nyu_depth_v2

• الوصف :

تتكون مجموعة بيانات NYU-Depth V2 من تسلسلات فيديو من مجموعة متنوعة من المشاهد الداخلية كما تم تسجيلها بواسطة كل من كاميرات RGB و Depth من Microsoft Kinect.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز

• الصفحة الرئيسية : https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html

• كود المصدر : tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder

• إصدارات :

  • 0.0.1 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : 31.92 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 74.03 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• الانقسامات :

انشق، مزق	أمثلة
'train'	47،584
'validation'	654

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع	وصف
	الميزات
عمق	موتر	(480 ، 640)	تعويم 16
صورة	صورة	(480 ، 640 ، 3)	uint8

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): ('image', 'depth')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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}
}