- Opis :
Analiza sceny polega na segmentowaniu i analizowaniu obrazu na różne obszary obrazu powiązane z kategoriami semantycznymi, takimi jak niebo, droga, osoba i łóżko. MIT Scene Parsing Benchmark (SceneParse150) zapewnia standardową platformę szkoleniową i ewaluacyjną dla algorytmów analizowania scen.
Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem
Strona główna : http://sceneparsing.csail.mit.edu/
Kod źródłowy :
tfds.datasets.scene_parse150.Builder
Wersje :
-
1.0.0
(domyślnie): Brak informacji o wersji.
-
Rozmiar pobierania :
936.97 MiB
Rozmiar zbioru danych :
904.91 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'test' | 2000 |
'train' | 20210 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'annotation': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDykt | ||||
adnotacja | Obraz | (Brak, Brak, 3) | uint8 | |
obraz | Obraz | (Brak, Brak, 3) | uint8 |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):('image', 'annotation')
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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}
}