- Описание :
LVIS: набор данных для сегментации экземпляров большого словарного запаса.
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : https://www.lvisdataset.org/
Исходный код :
tfds.datasets.lvis.Builder
Версии :
-
1.1.0
: Добавлены поляneg_category_ids
иnot_exhaustive_category_ids
. -
1.2.0
: Добавлены имена классов. -
1.3.0
(по умолчанию): Добавлено минимальное разделение.
-
Размер загрузки :
25.35 GiB
Размер набора данных :
23.04 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'minival' | 4809 |
'test' | 19 822 |
'train' | 100 170 |
'validation' | 19 809 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/id': int64,
'neg_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
'not_exhaustive_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
'objects': Sequence({
'area': int64,
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'id': int64,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203),
'segmentation': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
}),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
изображение/идентификатор | Тензор | int64 | ||
neg_category_ids | Последовательность (метка класса) | (Никто,) | int64 | |
not_exhaustive_category_ids | Последовательность (метка класса) | (Никто,) | int64 | |
объекты | Последовательность | |||
объекты/площадь | Тензор | int64 | ||
объекты/bbox | BBoxFeature | (4,) | поплавок32 | |
объекты/идентификатор | Тензор | int64 | ||
объекты/метка | Класслейбл | int64 | ||
объекты/сегментация | Изображение | (Нет, Нет, 1) | uint8 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@inproceedings{gupta2019lvis,
title={ {LVIS}: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation},
author={Gupta, Agrim and Dollar, Piotr and Girshick, Ross},
booktitle={Proceedings of the {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
year={2019}
}