Visualización : Explore en Know Your Data
Descripción :
COCO es un conjunto de datos de subtítulos, segmentación y detección de objetos a gran escala. Esta versión contiene imágenes, cuadros delimitadores, etiquetas y subtítulos de COCO 2014, divididos en los subconjuntos definidos por Karpathy y Li (2015). Esto divide efectivamente los datos de validación originales de COCO 2014 en nuevos conjuntos de prueba y validación de 5000 imágenes, además de un conjunto "restval" que contiene las aproximadamente 30 000 imágenes restantes. Todas las divisiones tienen anotaciones de subtítulos.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Descripción de la configuración : esta versión contiene imágenes, cuadros delimitadores y etiquetas para la versión 2014.
Página de inicio: http://cocodataset.org/#home
Código fuente :
tfds.object_detection.CocoCaptions
Versiones :
-
1.1.0
(predeterminado): Sin notas de la versión.
-
Tamaño de descarga :
37.61 GiB
Tamaño del conjunto de datos :
18.83 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'restval' | 30,504 |
'test' | 5,000 |
'train' | 82,783 |
'val' | 5,000 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'captions': Sequence({
'id': int64,
'text': string,
}),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image/id': int64,
'objects': Sequence({
'area': int64,
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'id': int64,
'is_crowd': bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
}),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
subtítulos | Secuencia | |||
subtítulos/identificación | Tensor | int64 | ||
subtítulos/texto | Tensor | cuerda | ||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
imagen/nombre de archivo | Texto | cuerda | ||
imagen/identificación | Tensor | int64 | ||
objetos | Secuencia | |||
objetos/área | Tensor | int64 | ||
objetos/bbox | BBoxCaracterística | (4,) | flotar32 | |
objetos/identificación | Tensor | int64 | ||
objetos/es_multitud | Tensor | bool | ||
objetos/etiqueta | Etiqueta de clase | int64 |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@article{DBLP:journals/corr/LinMBHPRDZ14,
author = {Tsung{-}Yi Lin and
Michael Maire and
Serge J. Belongie and
Lubomir D. Bourdev and
Ross B. Girshick and
James Hays and
Pietro Perona and
Deva Ramanan and
Piotr Doll{'{a} }r and
C. Lawrence Zitnick},
title = {Microsoft {COCO:} Common Objects in Context},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1405.0312},
year = {2014},
url = {http://arxiv.org/abs/1405.0312},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1405.0312},
timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:13 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/LinMBHPRDZ14},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}@inproceedings{DBLP:conf/cvpr/KarpathyL15,
author = {Andrej Karpathy and
Fei{-}Fei Li},
title = {Deep visual-semantic alignments for generating image
descriptions},
booktitle = { {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,
{CVPR} 2015, Boston, MA, USA, June 7-12, 2015},
pages = {3128--3137},
publisher = { {IEEE} Computer Society},
year = {2015},
url = {https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298932},
doi = {10.1109/CVPR.2015.7298932},
timestamp = {Wed, 16 Oct 2019 14:14:50 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/cvpr/KarpathyL15.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}