• وصف :

تحميل SA-1B

Segment Anything 1 Billion (SA-1B) عبارة عن مجموعة بيانات مصممة لتدريب نماذج تجزئة الكائنات للأغراض العامة من صور العالم المفتوح. تم تقديم مجموعة البيانات في الورقة "تقسيم أي شيء" .

تتكون مجموعة بيانات SA-1B من 11 مليون صورة متنوعة وعالية الدقة ومرخصة ومحمية للخصوصية و1.1B من التعليقات التوضيحية للقناع. يتم تقديم الأقنعة بتنسيق ترميز طول التشغيل (RLE) COCO، ولا تحتوي على فئات.

الترخيص مخصص. يرجى قراءة الشروط والأحكام الكاملة على https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads

جميع الميزات موجودة في مجموعة البيانات الأصلية باستثناء image.content (محتوى الصورة).

يمكنك فك تشفير أقنعة التجزئة باستخدام:

import tensorflow_datasets as tfds

pycocotools = tfds.core.lazy_imports.pycocotools

ds = tfds.load('segment_anything', split='train')
for example in tfds.as_numpy(ds):
  segmentation = example['annotations']['segmentation']
  for counts, size in zip(segmentation['counts'], segmentation['size']):
    encoded_mask = {'size': size, 'counts': counts}
    mask = pycocotools.decode(encoded_mask)  # np.array(dtype=uint8) mask
    ...

• الصفحة الرئيسية : https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads

• كود المصدر : tfds.datasets.segment_anything.Builder

• الإصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): الإصدار الأولي.

• حجم التحميل : 10.28 TiB

• حجم مجموعة البيانات : 10.59 TiB

• تعليمات التنزيل اليدوي : تتطلب مجموعة البيانات هذه تنزيل البيانات المصدر يدويًا إلى download_config.manual_dir (الإعداد الافتراضي هو ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  قم بتنزيل ملف الروابط من https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads manual_dir يجب أن يحتوي على ملف الروابط المحفوظ كـ section_anything_links.txt.

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'annotations': Sequence({
        'area': Scalar(shape=(), dtype=uint64, description=The area in pixels of the mask.),
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32, description=The box around the mask, in TFDS format.),
        'crop_box': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32, description=The crop of the image used to generate the mask, in TFDS format.),
        'id': Scalar(shape=(), dtype=uint64, description=Identifier for the annotation.),
        'point_coords': Tensor(shape=(1, 2), dtype=float64, description=The point coordinates input to the model to generate the mask.),
        'predicted_iou': Scalar(shape=(), dtype=float64, description=The model's own prediction of the mask's quality.),
        'segmentation': FeaturesDict({
            'counts': string,
            'size': Tensor(shape=(2,), dtype=uint64),
        }),
        'stability_score': Scalar(shape=(), dtype=float64, description=A measure of the mask's quality.),
    }),
    'image': FeaturesDict({
        'content': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8, description=Content of the image.),
        'file_name': string,
        'height': uint64,
        'image_id': uint64,
        'width': uint64,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ): مفقود.

• الاقتباس :

@misc{kirillov2023segment,
  title={Segment Anything},
  author={Alexander Kirillov and Eric Mintun and Nikhila Ravi and Hanzi Mao and Chloe Rolland and Laura Gustafson and Tete Xiao and Spencer Whitehead and Alexander C. Berg and Wan-Yen Lo and Piotr Dollár and Ross Girshick},
  year={2023},
  eprint={2304.02643},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CV}
}