coco_captions

Описание :

COCO — это крупномасштабный набор данных для обнаружения, сегментации и субтитров объектов. Эта версия содержит изображения, ограничивающие рамки, метки и подписи из COCO 2014, разделенные на подмножества, определенные Карпати и Ли (2015). Это эффективно делит исходные данные проверки COCO 2014 на новые наборы проверки и тестирования из 5000 изображений, а также набор «restval», содержащий оставшиеся ~ 30 тыс. изображений. Все разделения имеют аннотации к заголовкам.

Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Описание конфигурации : эта версия содержит изображения, ограничивающие рамки и метки для версии 2014 года.
Домашняя страница : http://cocodataset.org/#home
Исходный код : tfds.object_detection.CocoCaptions
Версии :
- 1.1.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
Размер загрузки : 37.61 GiB
Размер набора данных : 18.83 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :

Расколоть	Примеры
`'restval'`	30 504
`'test'`	5000
`'train'`	82 783
`'val'`	5000

Структура функции :

FeaturesDict({
    'captions': Sequence({
        'id': int64,
        'text': string,
    }),
    '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),
    }),
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип
	ВозможностиDict
подписи	Последовательность
подписи/идентификатор	Тензор		int64
подписи/текст	Тензор		нить
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8
изображение/имя файла	Текст		нить
изображение/идентификатор	Тензор		int64
объекты	Последовательность
объекты/площадь	Тензор		int64
объекты/bbox	BBoxFeature	(4,)	float32
объекты/идентификатор	Тензор		int64
объекты/is_crowd	Тензор		логическое значение
объекты/метка	Класслейбл		int64

Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None
Рисунок ( tfds.show_examples ):

Визуализация

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

Цитата :

@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}
}@inproceedings{DBLP:conf/cvpr/KarpathyL15,
  author    = {Andrej Karpathy and
               Fei{-}Fei Li},
  title     = {Deep visual-semantic alignments for generating image
               descriptions},
  booktitle = { {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,
               {CVPR} 2015, Boston, MA, USA, June 7-12, 2015},
  pages     = {3128--3137},
  publisher = { {IEEE} Computer Society},
  year      = {2015},
  url       = {https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298932},
  doi       = {10.1109/CVPR.2015.7298932},
  timestamp = {Wed, 16 Oct 2019 14:14:50 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/conf/cvpr/KarpathyL15.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

coco_captions

coco_captions/2014 (конфигурация по умолчанию)