- Açıklama :
DAVIS 2017 video nesnesi segmentasyon veri kümesi.
Anasayfa : https://davischallenge.org/
Kaynak kodu :
tfds.video.davis.Davis
sürümler :
-
1.0.0
: İlk sürüm. -
2.0.0
: Örnek kimliklerini 0, 1, 2, ... olarak değiştirin -
2.1.0
(varsayılan): Örnek kimlikleri sırasını düzeltin.
-
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'train' | 60 |
'validation' | 30 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'metadata': FeaturesDict({
'num_frames': int64,
'video_name': string,
}),
'video': Sequence({
'frames': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'segmentations': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
meta veri | ÖzelliklerDict | |||
meta veri/kare sayısı | tensör | int64 | ||
meta veri/video_adı | tensör | sicim | ||
video | Sekans | |||
video/kareler | resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
video/segmentasyonlar | resim | (Yok, Yok, 1) | uint8 |
Denetlenen anahtarlar (Bkz
as_supervised
doc ):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Alıntı :
@article{DBLP:journals/corr/Pont-TusetPCASG17,
author = {Jordi Pont{-}Tuset and
Federico Perazzi and
Sergi Caelles and
Pablo Arbelaez and
Alexander Sorkine{-}Hornung and
Luc Van Gool},
title = {The 2017 {DAVIS} Challenge on Video Object Segmentation},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1704.00675},
year = {2017},
url = {http://arxiv.org/abs/1704.00675},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1704.00675},
timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:55 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/Pont-TusetPCASG17.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
davis/480p (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : Veri kümesinin 480p sürümü
İndirme boyutu :
794.19 MiB
Veri kümesi boyutu :
792.26 MiB
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
davis/tam_çözünürlük
Yapılandırma açıklaması : Veri kümesinin tam çözünürlüklü sürümü.
İndirme boyutu :
2.75 GiB
Veri kümesi boyutu :
2.78 GiB
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):