Hình dung : Khám phá trong Biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
COCO là tập dữ liệu phát hiện, phân đoạn và tạo phụ đề đối tượng quy mô lớn. Phiên bản này chứa hình ảnh, hộp bao, nhãn và chú thích từ COCO 2014, được chia thành các tập con được xác định bởi Karpathy và Li (2015). Điều này phân chia hiệu quả dữ liệu xác thực COCO 2014 ban đầu thành các bộ kiểm tra và xác thực 5000 hình ảnh mới, cùng với một bộ "xác thực lại" chứa ~ 30 nghìn hình ảnh còn lại. Tất cả các phần tách đều có chú thích chú thích.
Mô tả cấu hình : Phiên bản này chứa hình ảnh, hộp giới hạn và nhãn cho phiên bản 2014.
Trang chủ : http://cocodataset.org/#home
Mã nguồn :
tfds.object_detection.CocoCaptions
Các phiên bản :
-
1.1.0
(mặc định): Không có ghi chú phát hành.
-
Kích thước tải xuống :
37.61 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
18.83 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không
Tách :
Tách ra | Các ví dụ |
---|---|
'restval' | 30,504 |
'test' | 5.000 |
'train' | 82.783 |
'val' | 5.000 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'captions': Sequence({
'id': tf.int64,
'text': tf.string,
}),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image/id': tf.int64,
'objects': Sequence({
'area': tf.int64,
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
'id': tf.int64,
'is_crowd': tf.bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=80),
}),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Loại | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Các tính năng | ||||
chú thích | Sự phối hợp | |||
chú thích / id | Tensor | tf.int64 | ||
chú thích / văn bản | Tensor | tf.string | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không có, Không có, 3) | tf.uint8 | |
hình ảnh / tên tệp | Chữ | tf.string | ||
hình ảnh / id | Tensor | tf.int64 | ||
các đối tượng | Sự phối hợp | |||
đối tượng / khu vực | Tensor | tf.int64 | ||
đối tượng / bbox | BBoxFeature | (4,) | tf.float32 | |
đối tượng / id | Tensor | tf.int64 | ||
đối tượng / is_crowd | Tensor | tf.bool | ||
đối tượng / nhãn | ClassLabel | tf.int64 |
Khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):None
Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ): Thiếu.
Trích dẫn :
@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}
}