- คำอธิบาย :
COCO คือชุดข้อมูลการตรวจจับวัตถุ การแบ่งส่วน และคำอธิบายภาพขนาดใหญ่ เวอร์ชันนี้ประกอบด้วยรูปภาพ กรอบขอบ ป้ายกำกับ และคำบรรยายจาก COCO 2014 ซึ่งแบ่งออกเป็นชุดย่อยที่กำหนดโดย Karpathy และ Li (2015) การดำเนินการนี้จะแบ่งข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของ COCO 2014 ดั้งเดิมออกเป็นชุดการตรวจสอบและการทดสอบใหม่จำนวน 5,000 ภาพอย่างมีประสิทธิภาพ บวกกับชุด "restval" ที่ประกอบด้วยภาพที่เหลือประมาณ 30,000 ภาพ การแยกทั้งหมดมีคำอธิบายประกอบ
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจในเอกสารด้วยรหัส
คำอธิบายการกำหนดค่า : เวอร์ชันนี้ประกอบด้วยรูปภาพ กรอบขอบ และป้ายกำกับสำหรับเวอร์ชัน 2014
หน้าแรก : http://cocodataset.org/#home
ซอร์สโค้ด :
tfds.object_detection.CocoCaptions
รุ่น :
-
1.1.0
(ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
37.61 GiB
ขนาดชุดข้อมูล :
18.83 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'restval' | 30,504 |
'test' | 5,000 |
'train' | 82,783 |
'val' | 5,000 |
- โครงสร้างคุณสมบัติ :
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),
}),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ | ระดับ | รูปร่าง | ประเภทD | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
คำบรรยายภาพ | ลำดับ | |||
คำบรรยายภาพ/รหัส | เทนเซอร์ | int64 | ||
คำบรรยาย/ข้อความ | เทนเซอร์ | เชือก | ||
ภาพ | ภาพ | (ไม่มี ไม่มี 3) | uint8 | |
รูปภาพ/ชื่อไฟล์ | ข้อความ | เชือก | ||
รูปภาพ/รหัส | เทนเซอร์ | int64 | ||
วัตถุ | ลำดับ | |||
วัตถุ/พื้นที่ | เทนเซอร์ | int64 | ||
วัตถุ/bbox | คุณสมบัติ BBox | (4,) | ลอย32 | |
วัตถุ/รหัส | เทนเซอร์ | int64 | ||
วัตถุ/is_crowd | เทนเซอร์ | บูล | ||
วัตถุ/ฉลาก | ClassLabel | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):None
รูป ( tfds.show_examples ):
- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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}
}