• Tanım :

SA-1B İndir

Her Şeyi 1 Milyar Segmente Ayır (SA-1B), açık dünya görüntülerinden genel amaçlı nesne segmentasyon modellerini eğitmek için tasarlanmış bir veri kümesidir. Veri kümesi "Her Şeyi Segmente Çıkar" makalesinde tanıtıldı.

SA-1B veri kümesi 11 milyon çeşitli, yüksek çözünürlüklü, lisanslı ve gizliliği koruyan görüntülerden ve 1.1B maske açıklamalarından oluşur. Maskeler COCO çalışma uzunluğu kodlaması (RLE) formatında verilir ve sınıfları yoktur.

Lisans özeldir. Lütfen https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads adresindeki şartlar ve koşulların tamamını okuyun.

image.content (görüntünün içeriği) dışında tüm özellikler orijinal veri kümesindedir.

Segmentasyon maskelerinin kodunu aşağıdakilerle çözebilirsiniz:

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
    ...

• Ana sayfa : https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads

• Kaynak kodu : tfds.datasets.segment_anything.Builder

• Sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : 10.28 TiB

• Veri kümesi boyutu : 10.59 TiB

• Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verilerini manuel olarak download_config.manual_dir içine indirmenizi gerektirir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ şeklindedir):
  Bağlantılar dosyasını https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads adresinden indirin manual_dir segment_anything_links.txt olarak kaydedilen bağlantılar dosyasını içermelidir.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

• Özellik yapısı :

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,
    }),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.

• Alıntı :

@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}
}