nyu_depth_v2

• Descrizione :

Il set di dati NYU-Depth V2 comprende sequenze video di una varietà di scene in interni registrate dalle telecamere RGB e Depth di Microsoft Kinect.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

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

• Codice sorgente : tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder

• Versioni :

  • 0.0.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione del download : 31.92 GiB

• Dimensione del set di dati: 74.03 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): ('image', 'depth')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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}
}