- Описание :
COCO — это крупномасштабный набор данных для обнаружения, сегментации и субтитров объектов. Эта версия содержит изображения, ограничивающие рамки, метки и подписи из COCO 2014, разделенные на подмножества, определенные Карпати и Ли (2015). Это эффективно делит исходные данные проверки COCO 2014 на новые наборы проверки и тестирования из 5000 изображений, а также набор «restval», содержащий оставшиеся ~ 30 тыс. изображений. Все разделения имеют аннотации к заголовкам.
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Описание конфигурации : эта версия содержит изображения, ограничивающие рамки и метки для версии 2014 года.
Домашняя страница : http://cocodataset.org/#home
Исходный код :
tfds.object_detection.CocoCaptions
Версии :
-
1.1.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
37.61 GiB
Размер набора данных :
18.83 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'restval' | 30 504 |
'test' | 5000 |
'train' | 82 783 |
'val' | 5000 |
- Структура функции :
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),
}),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
подписи | Последовательность | |||
подписи/идентификатор | Тензор | int64 | ||
подписи/текст | Тензор | нить | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
изображение/имя файла | Текст | нить | ||
изображение/идентификатор | Тензор | int64 | ||
объекты | Последовательность | |||
объекты/площадь | Тензор | int64 | ||
объекты/bbox | BBoxFeature | (4,) | float32 | |
объекты/идентификатор | Тензор | int64 | ||
объекты/is_crowd | Тензор | логическое значение | ||
объекты/метка | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}