lvis

• Visualização : Explorar em Conheça seus dados

• Descrição :

LVIS: Um conjunto de dados para segmentação de instância de vocabulário grande.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : https://www.lvisdataset.org/

• Código-fonte : tfds.datasets.lvis.Builder

• Versões :

  • 1.1.0 : Adicionado campos neg_category_ids e not_exhaustive_category_ids .
  • 1.2.0 : Adicionados nomes de classe.
  • 1.3.0 (padrão): Adicionado divisão minival.

• Tamanho do download : 25.35 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 23.04 GiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'minival'	4.809
'test'	19.822
'train'	100.170
'validation'	19.809

• Estrutura de recursos :

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),
    }),
})

• Documentação do recurso :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
imagem	Imagem	(Nenhuma, Nenhuma, 3)	uint8
imagem/id	tensor		int64
neg_category_ids	Sequência(ClassLabel)	(Nenhum,)	int64
not_exhaustive_category_ids	Sequência(ClassLabel)	(Nenhum,)	int64
objetos	Seqüência
objetos/área	tensor		int64
objetos/bbox	Recurso BBox	(4,)	float32
objetos/id	tensor		int64
objetos/rótulo	ClassLabel		int64
objetos/segmentação	Imagem	(Nenhuma, Nenhuma, 1)	uint8

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ): Ausente.

• Citação :

@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}
}