nyu_depth_v2

• 説明:

NYU-Depth V2 データ セットは、Microsoft Kinect の RGB カメラと Depth カメラの両方で記録されたさまざまな屋内シーンのビデオ シーケンスで構成されています。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html

• ソースコード: tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder

• バージョン:

  • 0.0.1 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 31.92 GiB

• データセットサイズ: 74.03 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

スプリット	例
'train'	47,584
'validation'	654

• 機能構造:

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

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
深さ	テンソル	(480、640)	float16
画像	画像	(480、640、3)	uint8

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'depth')

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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}
}