シーン_パース150
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
シーン解析とは、空、道路、人物、ベッドなどの意味カテゴリに関連付けられたさまざまな画像領域に画像をセグメント化して解析することです。 MIT シーン解析ベンチマーク (SceneParse150) は、シーン解析のアルゴリズムの標準トレーニングおよび評価プラットフォームを提供します。
スプリット | 例 |
---|
'test' | 2,000 |
'train' | 20,210 |
FeaturesDict({
'annotation': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|
| 特徴辞書 | | | |
注釈 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
@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}
}
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2024-06-01 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-06-01 UTC。"],[],[],null,["# scene_parse150\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nScene parsing is to segment and parse an image into different image regions\nassociated with semantic categories, such as sky, road, person, and bed. MIT\nScene Parsing Benchmark (SceneParse150) provides a standard training and\nevaluation platform for the algorithms of scene parsing.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/ade20k)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttp://sceneparsing.csail.mit.edu/\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.datasets.scene_parse150.Builder`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/datasets/scene_parse150/scene_parse150_dataset_builder.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): No release notes.\n- **Download size** : `936.97 MiB`\n\n- **Dataset size** : `904.91 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'test'` | 2,000 |\n| `'train'` | 20,210 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'annotation': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),\n 'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|------------|--------------|-----------------|-------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| annotation | Image | (None, None, 3) | uint8 | |\n| image | Image | (None, None, 3) | uint8 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('image', 'annotation')`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @inproceedings{zhou2017scene,\n title={Scene Parsing through ADE20K Dataset},\n author={Zhou, Bolei and Zhao, Hang and Puig, Xavier and Fidler, Sanja and Barriuso, Adela and Torralba, Antonio},\n booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},\n year={2017}\n }"]]