- وصف :
LVIS: مجموعة بيانات لتجزئة مثيلات المفردات الكبيرة.
وثائق إضافية : استكشف على Papers With Code
الصفحة الرئيسية : https://www.lvisdataset.org/
كود المصدر :
tfds.datasets.lvis.Builder
الإصدارات :
-
1.1.0
: تمت إضافة الحقولneg_category_ids
وnot_exhaustive_category_ids
. -
1.2.0
: تمت إضافة أسماء الفئات. -
1.3.0
: تمت إضافة تقسيم الحد الأدنى. -
1.4.0
(افتراضي) : تمت إضافة أقنعة التجزئة إلى التقسيم الصغير.
-
حجم التنزيل :
25.38 GiB
حجم مجموعة البيانات :
23.06 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
انقسامات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'minival' | 4,809 |
'test' | 19,822 |
'train' | 100,170 |
'validation' | 19,809 |
- هيكل الميزة :
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),
}),
})
- توثيق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع البيانات | وصف |
---|---|---|---|---|
قاموس الميزات | ||||
صورة | صورة | (لا شيء، لا شيء، 3) | uint8 | |
الصورة/المعرف | الموتر | int64 | ||
معرفات الفئة السلبية | التسلسل (ClassLabel) | (لا أحد،) | int64 | |
معرفات الفئات غير الشاملة | التسلسل (ClassLabel) | (لا أحد،) | int64 | |
أشياء | تسلسل | |||
الأشياء/المنطقة | الموتر | int64 | ||
الكائنات/صندوق البريد | ميزة BBox | (4) | تعويم 32 | |
الكائنات/المعرف | الموتر | int64 | ||
الأشياء/التسمية | تسمية الفئة | int64 | ||
الأشياء/التجزئة | صورة | (لا شيء، لا شيء، 1) | uint8 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند
as_supervised
):None
الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاستشهاد :
@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}
}