Visualização : Explorar em Conheça seus dados
Descrição :
COCO é um conjunto de dados de detecção, segmentação e legendagem de objetos em larga escala. Esta versão contém imagens, caixas delimitadoras, rótulos e legendas do COCO 2014, divididos nos subconjuntos definidos por Karpathy e Li (2015). Isso efetivamente divide os dados originais de validação do COCO 2014 em novos conjuntos de teste e validação de 5.000 imagens, além de um conjunto "restval" contendo as ~30 mil imagens restantes. Todas as divisões têm anotações de legenda.
Documentação Adicional : Explore em Papers With Code
Descrição da configuração : esta versão contém imagens, caixas delimitadoras e rótulos para a versão 2014.
Página inicial : http://cocodataset.org/#home
Código-fonte :
tfds.object_detection.CocoCaptions
Versões :
-
1.1.0
(padrão): sem notas de versão.
-
Tamanho do download :
37.61 GiB
Tamanho do conjunto de dados :
18.83 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'restval' | 30.504 |
'test' | 5.000 |
'train' | 82.783 |
'val' | 5.000 |
- Estrutura de recursos :
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),
}),
})
- Documentação do recurso :
Característica | Classe | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
legendas | Seqüência | |||
legendas/id | tensor | int64 | ||
legendas/texto | tensor | corda | ||
imagem | Imagem | (Nenhuma, Nenhuma, 3) | uint8 | |
imagem/nome do arquivo | Texto | corda | ||
imagem/id | tensor | int64 | ||
objetos | Seqüência | |||
objetos/área | tensor | int64 | ||
objetos/bbox | Recurso BBox | (4,) | float32 | |
objetos/id | tensor | int64 | ||
objetos/is_crowd | tensor | bool | ||
objetos/rótulo | ClassLabel | int64 |
Chaves supervisionadas (Consulte
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citação :
@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}
}