nyu_depth_v2

• توضیحات :

مجموعه داده‌های NYU-Depth V2 از توالی‌های ویدئویی از انواع صحنه‌های داخلی تشکیل شده است که توسط دوربین‌های RGB و Depth مایکروسافت کینکت ضبط شده‌اند.

• اسناد اضافی : کاوش در کاغذها با کد

• صفحه اصلی : https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html

• کد منبع : tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder

• نسخه ها :

  • 0.0.1 (پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.

• حجم دانلود : 31.92 GiB

• حجم مجموعه داده : 74.03 GiB

• ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر

• تقسیم ها :

شکاف	مثال ها
'train'	47584
'validation'	654

• ساختار ویژگی :

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

• مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D	شرح
	FeaturesDict
عمق	تانسور	(480، 640)	float16
تصویر	تصویر	(480، 640، 3)	uint8

• کلیدهای نظارت شده (مشاهده as_supervised doc ): ('image', 'depth')

• شکل ( tfds.show_examples ):

• مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

• نقل قول :

@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}
}