lvis

• Opis :

LVIS: zbiór danych do segmentacji dużych instancji słownictwa.

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem

• Strona główna : https://www.lvisdataset.org/

• Kod źródłowy : tfds.datasets.lvis.Builder

• Wersje :

  • 1.1.0 : Dodano pola neg_category_ids i not_exhaustive_category_ids .
  • 1.2.0 : Dodano nazwy klas.
  • 1.3.0 (domyślnie): Dodano podział minival.

• Rozmiar pobierania : 25.35 GiB

• Rozmiar zbioru danych : 23.04 GiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

Podział	Przykłady
'minival'	4809
'test'	19822
'train'	100 170
'validation'	19809

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/id': int64,
    'neg_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
    'not_exhaustive_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203),
        'segmentation': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

Funkcja	Klasa	Kształt	Typ D	Opis
	FunkcjeDykt
obraz	Obraz	(Brak, Brak, 3)	uint8
obraz/identyfikator	Napinacz		int64
neg_category_ids	Sekwencja (etykieta klasy)	(Nic,)	int64
not_exhaustive_category_ids	Sekwencja (etykieta klasy)	(Nic,)	int64
obiekty	Sekwencja
obiekty/obszar	Napinacz		int64
obiekty/bbox	Funkcja BBox	(4,)	pływak32
obiekty/identyfikator	Napinacz		int64
obiekty/etykieta	Etykieta klasy		int64
obiekty/segmentacja	Obraz	(Brak, Brak, 1)	uint8

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@inproceedings{gupta2019lvis,
  title={ {LVIS}: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation},
  author={Gupta, Agrim and Dollar, Piotr and Girshick, Ross},
  booktitle={Proceedings of the {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2019}
}