chập chờn

• Hình dung : Khám phá trong Biết dữ liệu của bạn

• Mô tả :

Từ bài báo: Chúng tôi đã tự động thu thập tập dữ liệu 5003 hình ảnh từ các bộ phim nổi tiếng của Hollywood. Hình ảnh thu được bằng cách chạy một máy dò người hiện đại trên mỗi khung hình thứ mười trong số 30 bộ phim. Những người được phát hiện với độ tin cậy cao (khoảng 20 nghìn ứng viên) sau đó đã được gửi đến thị trường cung cấp dịch vụ cộng đồng Amazon Mechanical Turk để lấy nhãn xác thực. Mỗi hình ảnh được chú thích bởi năm Turker với giá 0,01 đô la mỗi hình để gắn nhãn cho 10 khớp trên thân trên. Nhãn trung bình của năm phần được thực hiện trong mỗi hình ảnh để trở nên mạnh mẽ đối với chú thích ngoại lệ. Cuối cùng, hình ảnh đã bị chúng tôi từ chối theo cách thủ công nếu người đó bị che khuất hoặc nghiêm trọng không chính diện. Chúng tôi dành 20% (1016 hình ảnh) dữ liệu để thử nghiệm.

• Trang chủ : https://bensapp.github.io/flic-dataset.html

• Mã nguồn : tfds.image.Flic

• Các phiên bản :

  • 2.0.0 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.

• Kích thước tập dữ liệu : Unknown size

• Tự động lưu trong bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không xác định

• Tách :

Tách ra	Các ví dụ
'test'	1,016
'train'	3.987

• Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'currframe': tf.float64,
    'image': Image(shape=(480, 720, 3), dtype=tf.uint8),
    'moviename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'poselet_hit_idx': Sequence(tf.uint16),
    'torsobox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
    'xcoords': Sequence(tf.float64),
    'ycoords': Sequence(tf.float64),
})

• Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp	Hình dạng	Loại	Sự mô tả
	Các tính năng
khung cong	Tensor		tf.float64
hình ảnh	Hình ảnh	(480, 720, 3)	tf.uint8
tên bộ phim	Chữ		tf.string
poselet_hit_idx	Trình tự (Tensor)	(Không có,)	tf.uint16
hộp thân	BBoxFeature	(4,)	tf.float32
xcoords	Trình tự (Tensor)	(Không có,)	tf.float64
ycoords	Trình tự (Tensor)	(Không có,)	tf.float64

• 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 :

@inproceedings{modec13,
    title={MODEC: Multimodal Decomposable Models for Human Pose Estimation},
    author={Sapp, Benjamin and Taskar, Ben},
    booktitle={In Proc. CVPR},
    year={2013},
  }

fl / small (cấu hình mặc định)

• Mô tả cấu hình : Sử dụng 5003 ví dụ được sử dụng trong giấy MODEC CVPR13.

• Kích thước tải xuống : 286.35 MiB

nhấp nháy / đầy đủ

• Mô tả cấu hình : Sử dụng 20928 ví dụ, một tập siêu của FLIC bao gồm các ví dụ khó hơn.

• Kích thước tải xuống : 1.10 GiB