você

• Descrição :

Este conjunto de dados contém os dados do Desafio de Classes de Objetos Visuais PASCAL, correspondentes às competições de Classificação e Detecção.

Na competição de classificação, o objetivo é prever o conjunto de rótulos contidos na imagem, enquanto na competição de detecção o objetivo é prever a caixa delimitadora e o rótulo de cada objeto individual. AVISO: De acordo com o conjunto de dados oficial, o conjunto de teste do VOC2012 não contém anotações.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Código -fonte: tfds.object_detection.Voc

• Versões :

  • 4.0.0 (padrão): sem notas de versão.

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20)),
    'labels_no_difficult': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20)),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'is_difficult': bool,
        'is_truncated': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
        'pose': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    }),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
imagem	Imagem	(Nenhuma, Nenhuma, 3)	uint8
imagem/nome do arquivo	Texto		corda
rótulos	Sequência(ClassLabel)	(Nenhum,)	int64
labels_no_difficult	Sequência(ClassLabel)	(Nenhum,)	int64
objetos	Seqüência
objetos/bbox	Recurso BBox	(4,)	float32
objetos/é_difícil	tensor		bool
objetos/é_truncado	tensor		bool
objetos/rótulo	ClassLabel		int64
objetos/postura	ClassLabel		int64

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

voc/2007 (configuracao padrao)

• Descrição da configuração : Este conjunto de dados contém os dados do PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007, também conhecido como VOC2007.

Um total de 9963 imagens estão incluídas neste conjunto de dados, onde cada imagem contém um conjunto de objetos, de 20 classes diferentes, perfazendo um total de 24640 objetos anotados.

• Página inicial : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/

• Tamanho do download : 868.85 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 837.73 MiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	4.952
'train'	2.501
'validation'	2.510

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@misc{pascal-voc-2007,
    author = "Everingham, M. and Van~Gool, L. and Williams, C. K. I. and Winn, J. and Zisserman, A.",
    title = "The {PASCAL} {V}isual {O}bject {C}lasses {C}hallenge 2007 {(VOC2007)} {R}esults",
    howpublished = "http://www.pascal-network.org/challenges/VOC/voc2007/workshop/index.html"}

vc/2012

• Descrição da configuração : Este conjunto de dados contém os dados do PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012, também conhecido como VOC2012.

Um total de 11.540 imagens estão incluídas neste conjunto de dados, onde cada imagem contém um conjunto de objetos, de 20 classes diferentes, perfazendo um total de 27.450 objetos anotados.

• Página inicial : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/

• Tamanho do download : 3.59 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 2.44 GiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	10.991
'train'	5.717
'validation'	5.823

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@misc{pascal-voc-2012,
    author = "Everingham, M. and Van~Gool, L. and Williams, C. K. I. and Winn, J. and Zisserman, A.",
    title = "The {PASCAL} {V}isual {O}bject {C}lasses {C}hallenge 2012 {(VOC2012)} {R}esults",
    howpublished = "http://www.pascal-network.org/challenges/VOC/voc2012/workshop/index.html"}