coco

• Description :

COCO est un ensemble de données de détection, de segmentation et de sous-titrage d'objets à grande échelle.

Remarque : * Certaines images des ensembles de train et de validation n'ont pas d'annotations. * Coco 2014 et 2017 utilisent les mêmes images, mais des répartitions train/val/test différentes * La répartition test n'a aucune annotation (uniquement des images). * Coco définit 91 classes mais les données n'utilisent que 80 classes. * Les annotations panoptiques définissent 200 classes mais n'en utilisent que 133.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code

• Page d'accueil : http://cocodataset.org/#home

• Code source : tfds.object_detection.Coco

• Versions :

  • 1.1.0 (par défaut) : Aucune note de version.

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Citation :

@article{DBLP:journals/corr/LinMBHPRDZ14,
  author    = {Tsung{-}Yi Lin and
               Michael Maire and
               Serge J. Belongie and
               Lubomir D. Bourdev and
               Ross B. Girshick and
               James Hays and
               Pietro Perona and
               Deva Ramanan and
               Piotr Doll{'{a} }r and
               C. Lawrence Zitnick},
  title     = {Microsoft {COCO:} Common Objects in Context},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1405.0312},
  year      = {2014},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1405.0312},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1405.0312},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:13 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/LinMBHPRDZ14},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

coco/2014 (configuration par défaut)

• Description de la configuration : Cette version contient des images, des cadres de délimitation et des étiquettes pour la version 2014.

• Taille du téléchargement : 37.57 GiB

• Taille du jeu de données : 37.35 GiB

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	40 775
'test2015'	81 434
'train'	82 783
'validation'	40 504

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8
image/nom de fichier	Texte		chaîne
image/identifiant	Tenseur		int64
objets	Séquence
objets/zone	Tenseur		int64
objets/bbox	Fonctionnalité BBox	(4,)	flotteur32
objets/identifiant	Tenseur		int64
objets/is_crowd	Tenseur		bouffon
objets/étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

coco/2017

• Description de la configuration : Cette version contient des images, des cadres de délimitation et des étiquettes pour la version 2017.

• Taille du téléchargement : 25.20 GiB

• Taille de l'ensemble de données : 24.98 GiB

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	40 670
'train'	118 287
'validation'	5 000

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8
image/nom de fichier	Texte		chaîne
image/identifiant	Tenseur		int64
objets	Séquence
objets/zone	Tenseur		int64
objets/bbox	Fonctionnalité BBox	(4,)	flotteur32
objets/identifiant	Tenseur		int64
objets/is_crowd	Tenseur		bouffon
objets/étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

coco/2017_panoptique

• Description de la configuration : Cette version contient des images, des cadres de délimitation et des étiquettes pour la version 2017.

• Taille du téléchargement : 19.57 GiB

• Taille de l'ensemble de données : 19.63 GiB

• Divisions :

Diviser	Exemples
'train'	118 287
'validation'	5 000

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'panoptic_image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'panoptic_image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'panoptic_objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=133),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8
image/nom de fichier	Texte		chaîne
image/identifiant	Tenseur		int64
image_panoptique	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8
image_panoptique/nom de fichier	Texte		chaîne
objets_panoptiques	Séquence
objets_panoptiques/zone	Tenseur		int64
objets_panoptiques/bbox	Fonctionnalité BBox	(4,)	flotteur32
panoptique_objets/id	Tenseur		int64
panoptic_objects/is_crowd	Tenseur		bouffon
objets_panoptiques/étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :