豐田工業大學芝加哥分校(toyota technological institute at chicago) 聯合芝加哥大學(university of chicago) 和北京航空航天大學(beihang university) 發布全新rgb-d及平面法線資料集diode(dense indoor and outdoor depth)。此資料集是首個使用統一感測器套件同時獲得室內室外場景資料的景深資料集，具有密集、準確、高解析度、感知範圍寬等顯著特點。此資料集目前已可在官網。
一. 資料集樣本
（圖中三列分別是rgb、深度和平面法線）
從圖中可見：
二. 深度分布對比
diode資料集的深度分布較先前資料集更為寬廣。
三. 感測器特性對比
diode資料集使用的是faro focus 350感測器。由圖可見，diode資料集在深度回彈密度、深度精度、角解析度和感知範圍（0.6m-350m）上均遠超先前資料集。
作者利用目前演算法提供了單圖深度** （monocular depth estimation）和平面法線**（su***ce normal estimation）的官方baseline。所使用的模型請參考densedepth和eigen at al.。資料如下：
從表中可以得出：
關於此資料集，豐田工業大學芝加哥分校(toyota technological institute at chicago) 將聯合豐田研究院(toyota research institute) 在 cvpr 2020上舉辦題目為「frontiers of monocular 3d perception」的workshop。具體資訊請檢視workshop**。
詳細資訊請進入以下鏈結進行檢視。
主流RGBD資料集簡介 2019 12 15
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資料集彙總及解析
資料集共包含60000張彩色，解析度32x32，3通道影象。分為10類，每類6000張。其中50000張用於訓練，構成5個訓練批次。另外10000張用於測試。描述 from keras.datasets import cifar10 x train,y train x test,y test cif...
COCO2014及資料集
映象位址 在早期的計算機視覺社群，pascalvisualobjectclasses voc 挑戰賽 從2005年到2012 是最重要的競賽之一。在pascalvoc中是多工的，包括影象分類，目標檢測，語義分割和行為檢測。在目標檢測中有兩個pascal voc版本 voc07和voc12，其中前者有...