nyu_depth_v2

• תיאור :

ערכת הנתונים של NYU-Depth V2 מורכבת מרצפי וידאו ממגוון סצנות פנימיות כפי שהוקלטו על ידי מצלמות ה-RGB והן על ידי מצלמות העומק של Microsoft Kinect.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד

• דף הבית : https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html

• קוד מקור : tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder

• גרסאות :

  • 0.0.1 (ברירת מחדל): אין הערות שחרור.

• גודל הורדה : 31.92 GiB

• גודל מערך נתונים : 74.03 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'train'	47,584
'validation'	654

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'depth': Tensor(shape=(480, 640), dtype=float16),
    'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
})

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
עוֹמֶק	מוֹתֵחַ	(480, 640)	לצוף16
תמונה	תמונה	(480, 640, 3)	uint8

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): ('image', 'depth')

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@inproceedings{Silberman:ECCV12,
  author    = {Nathan Silberman, Derek Hoiem, Pushmeet Kohli and Rob Fergus},
  title     = {Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images},
  booktitle = {ECCV},
  year      = {2012}
}
@inproceedings{icra_2019_fastdepth,
  author    = {Wofk, Diana and Ma, Fangchang and Yang, Tien-Ju and Karaman, Sertac and Sze, Vivienne},
  title     = {FastDepth: Fast Monocular Depth Estimation on Embedded Systems},
  booktitle = {IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  year      = {2019}
}