그레프

• 설명 :

Google RefExp 데이터 세트는 공개적으로 사용 가능한 MS-COCO 데이터 세트를 기반으로 하는 이미지의 개체에 대한 텍스트 설명 모음입니다. MS-COCO의 이미지 캡션은 전체 이미지에 적용되는 반면, 이 데이터 세트는 이미지 내의 단일 개체 또는 영역을 고유하게 식별할 수 있는 텍스트 설명에 중점을 둡니다. 이 백서에서 자세한 내용을 참조하십시오. 모호하지 않은 개체 설명의 생성 및 이해.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

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

• 소스 코드 : tfds.vision_language.gref.Gref

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 4.60 GiB

• 수동 다운로드 지침 : 이 데이터 세트는 원본 데이터를 download_config.manual_dir에 수동으로 download_config.manual_dir 해야 합니다(기본값은 ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ).
  https://github.com/mjhucla/Google_Refexp_toolbox 의 지침에 따라 데이터를 COCO와 정렬된 형식으로 다운로드하고 전처리합니다. 디렉토리에는 2개의 파일과 1개의 폴더가 있습니다.

• google_refexp_train_201511_coco_aligned_catg.json

• google_refexp_val_201511_coco_aligned_catg.json

• coco_train2014/

coco_train2014 폴더에는 모든 COCO 2014 훈련 이미지가 포함되어 있습니다.

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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)),
        }),
    }),
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}