• Descripción :

Descargar SA-1B

Segment Anything 1 Billion (SA-1B) es un conjunto de datos diseñado para entrenar modelos de segmentación de objetos de uso general a partir de imágenes de mundo abierto. El conjunto de datos se presentó en el artículo "Segment Anything" .

El conjunto de datos SA-1B consta de 11 millones de imágenes diversas, de alta resolución, con licencia y que protegen la privacidad y 1,1 mil millones de anotaciones de máscara. Las máscaras se proporcionan en el formato de codificación de longitud de ejecución (RLE) COCO y no tienen clases.

La licencia es personalizada. Por favor, lea los términos y condiciones completos en https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads

Todas las funciones están en el conjunto de datos original excepto image.content (contenido de la imagen).

Puedes decodificar máscaras de segmentación con:

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
    ...

• Página de inicio : https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads

• Código fuente : tfds.datasets.segment_anything.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): versión inicial.

• Tamaño de descarga : 10.28 TiB

• Tamaño del conjunto de datos : 10.59 TiB

• Instrucciones de descarga manual : este conjunto de datos requiere que descargue los datos de origen manualmente en download_config.manual_dir (el valor predeterminado es ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Descargue el archivo de enlaces de https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads manual_dir debe contener el archivo de enlaces guardado como segment_anything_links.txt.

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

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,
    }),
})

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.

• Cita :

@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}
}