Wake_vision

• Sự miêu tả :

Wake Vision là một tập dữ liệu lớn, chất lượng cao với hơn 6 triệu hình ảnh, vượt xa đáng kể quy mô và tính đa dạng của các tập dữ liệu tinyML hiện tại (100x). Tập dữ liệu này bao gồm các hình ảnh có chú thích cho biết mỗi hình ảnh có chứa một người hay không. Ngoài ra, nó còn kết hợp một tiêu chuẩn chi tiết toàn diện để đánh giá tính công bằng và chắc chắn, bao gồm giới tính nhận thức, độ tuổi nhận thức, khoảng cách chủ thể, điều kiện ánh sáng và mô tả. Nhãn Wake Vision có nguồn gốc từ các chú thích của Open Image được Google LLC cấp phép theo giấy phép CC BY 4.0. Các hình ảnh được liệt kê là có giấy phép CC BY 2.0. Lưu ý từ Hình ảnh mở: "mặc dù chúng tôi cố gắng xác định hình ảnh được cấp phép theo giấy phép Creative Commons Ghi công, chúng tôi không đưa ra tuyên bố hay bảo đảm nào về trạng thái giấy phép của từng hình ảnh và bạn nên tự mình xác minh giấy phép cho từng hình ảnh."

• Trang chủ : https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi%3A10.7910%2FDVN%2F1HOPXC

• Mã nguồn : tfds.datasets.wake_vision.Builder

• Phiên bản :

  • 1.0.0 (mặc định): Bản phát hành Bộ dữ liệu TensorFlow ban đầu. Lưu ý rằng điều này dựa trên phiên bản 2.0 của Wake Vision trên Harvard Dataverse.

• Kích thước tải xuống : Unknown size

• Kích thước tập dữ liệu : Unknown size

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không xác định

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'age_unknown': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'body_part': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'bright': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'dark': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'depiction': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'far': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'gender_unknown': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'medium_distance': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'middle_age': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'near': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'non-person_depiction': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'non-person_non-depiction': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'normal_lighting': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'older': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'person': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'person_depiction': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'predominantly_female': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'predominantly_male': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'young': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Tài liệu tính năng :

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'person')

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ): Thiếu.

• Trích dẫn :

@article{banbury2024wake,
  title={Wake Vision: A Large-scale, Diverse Dataset and Benchmark Suite for TinyML Person Detection},
  author={Banbury, Colby and Njor, Emil and Stewart, Matthew and Warden, Pete and Kudlur, Manjunath and Jeffries, Nat and Fafoutis, Xenofon and Reddi, Vijay Janapa},
  journal={arXiv preprint arXiv:2405.00892},
  year={2024}
}