nyu_profundidad_v2

• Descripción :

El conjunto de datos de NYU-Depth V2 se compone de secuencias de video de una variedad de escenas de interiores grabadas por las cámaras RGB y de profundidad de Microsoft Kinect.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_ depth_v2.html

• Código fuente : tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder

• Versiones :

  • 0.0.1 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 31.92 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 74.03 GiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

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

• Documentación de características :

• Teclas supervisadas (ver documento as_supervised ): ('image', 'depth')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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}
}