- Descripción :
El análisis de escenas consiste en segmentar y analizar una imagen en diferentes regiones de imagen asociadas con categorías semánticas, como cielo, carretera, persona y cama. MIT Scene Parsing Benchmark (SceneParse150) proporciona una plataforma estándar de capacitación y evaluación para los algoritmos de análisis de escenas.
Documentación adicional : Explorar en artículos con código
Página de inicio : http://sceneparsing.csail.mit.edu/
Código fuente :
tfds.datasets.scene_parse150.BuilderVersiones :
-
1.0.0(predeterminado): sin notas de la versión.
-
Tamaño de descarga :
936.97 MiBTamaño del conjunto de datos :
904.91 MiBAlmacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
| Dividir | Ejemplos |
|---|---|
'test' | 2.000 |
'train' | 20,210 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'annotation': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Documentación de funciones :
| Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| FuncionesDict | ||||
| anotación | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
| imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 |
Claves supervisadas (Ver documento
as_supervised):('image', 'annotation')Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citación :
@inproceedings{zhou2017scene,
title={Scene Parsing through ADE20K Dataset},
author={Zhou, Bolei and Zhao, Hang and Puig, Xavier and Fidler, Sanja and Barriuso, Adela and Torralba, Antonio},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
year={2017}
}