nyu_깊이_v2

• 설명 :

NYU-Depth V2 데이터 세트는 Microsoft Kinect의 RGB 및 깊이 카메라로 기록된 다양한 실내 장면의 비디오 시퀀스로 구성됩니다.

• 추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색

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

• 소스 코드 : tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder

• 버전 :

  • 0.0.1 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 31.92 GiB

• 데이터세트 크기 : 74.03 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	47,584
'validation'	654

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
깊이	텐서	(480, 640)	float16
영상	영상	(480, 640, 3)	uint8

• 감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('image', 'depth')

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}