जी आर ई एफ

• विवरण :

Google RefExp डेटासेट छवियों में वस्तुओं के टेक्स्ट विवरण का एक संग्रह है जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध MS-COCO डेटासेट पर निर्मित होता है। जबकि MS-COCO में इमेज कैप्शन पूरी इमेज पर लागू होता है, यह डेटासेट टेक्स्ट डिस्क्रिप्शन पर केंद्रित होता है जो किसी इमेज के भीतर किसी एक ऑब्जेक्ट या क्षेत्र को विशिष्ट रूप से पहचानने की अनुमति देता है। इस पेपर में अधिक विवरण देखें: असंदिग्ध वस्तु विवरणों की उत्पत्ति और समझ।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://github.com/mjhucla/Google_Refexp_toolbox

• स्रोत कोड : tfds.vision_language.gref.Gref

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट का आकार : 4.60 GiB

• मैन्युअल डाउनलोड निर्देश : इस डेटासेट के लिए आपको स्रोत डेटा को मैन्युअल रूप से download_config.manual_dir (डिफ़ॉल्ट रूप से ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) में डाउनलोड करना होगा:
  COCO के साथ संरेखित प्रारूप में डेटा को डाउनलोड और प्री-प्रोसेस करने के लिए https://github.com/mjhucla/Google_Refexp_toolbox पर दिए गए निर्देशों का पालन करें। निर्देशिका में 2 फ़ाइलें और एक फ़ोल्डर है:

• google_refexp_train_201511_coco_aligned_catg.json

• google_refexp_val_201511_coco_aligned_catg.json

• कोको_ट्रेन2014/

Coco_train2014 फ़ोल्डर में सभी COCO 2014 प्रशिक्षण चित्र शामिल हैं।

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'label': int64,
        'label_name': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
        'refexp': Sequence({
            'raw': Text(shape=(), dtype=string),
            'referent': Text(shape=(), dtype=string),
            'refexp_id': int64,
            'tokens': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        }),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@inproceedings{mao2016generation,
  title={Generation and Comprehension of Unambiguous Object Descriptions},
  author={Mao, Junhua and Huang, Jonathan and Toshev, Alexander and Camburu, Oana and Yuille, Alan and Murphy, Kevin},
  booktitle={CVPR},
  year={2016}
}