lvis

• Descripción :

LVIS: un conjunto de datos para la segmentación de instancias de vocabulario extenso.

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código

• Página de inicio : https://www.lvisdataset.org/

• Código fuente : tfds.datasets.lvis.Builder

• Versiones :

  • 1.1.0 : campos agregados neg_category_ids y not_exhaustive_category_ids .
  • 1.2.0 : nombres de clases agregados.
  • 1.3.0 (predeterminado): división minival agregada.

• Tamaño de descarga : 25.35 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 23.04 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

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

• Estructura de características :

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),
    }),
})

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(Ninguno, Ninguno, 3)	uint8
imagen/identificación	Tensor		int64
neg_category_ids	Secuencia (etiqueta de clase)	(Ninguno,)	int64
not_exhaustive_category_ids	Secuencia (etiqueta de clase)	(Ninguno,)	int64
objetos	Secuencia
objetos/área	Tensor		int64
objetos/caja	Característica BBox	(4,)	flotador32
objetos/identificación	Tensor		int64
objetos/etiqueta	Etiqueta de clase		int64
objetos/segmentación	Imagen	(Ninguno, Ninguno, 1)	uint8

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citación :

@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}
}