कोको

• विज़ुअलाइज़ेशन : north_east में अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें

• विवरण :

COCO एक बड़े पैमाने पर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और कैप्शनिंग डेटासेट है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : http://cocodataset.org/#home

• स्रोत कोड : tfds.object_detection.Coco

• संस्करण :

  • 1.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• उद्धरण :

@article{DBLP:journals/corr/LinMBHPRDZ14,
  author    = {Tsung{-}Yi Lin and
               Michael Maire and
               Serge J. Belongie and
               Lubomir D. Bourdev and
               Ross B. Girshick and
               James Hays and
               Pietro Perona and
               Deva Ramanan and
               Piotr Doll{'{a} }r and
               C. Lawrence Zitnick},
  title     = {Microsoft {COCO:} Common Objects in Context},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1405.0312},
  year      = {2014},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1405.0312},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1405.0312},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:13 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/LinMBHPRDZ14},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

कोको/2014 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : इस संस्करण में 2014 संस्करण के लिए चित्र, बाउंडिंग बॉक्स और लेबल शामिल हैं।

• डाउनलोड का आकार : 37.57 GiB

• डेटासेट का आकार : 37.35 GiB

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

कोको/2017

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : इस संस्करण में 2017 संस्करण के लिए चित्र, बाउंडिंग बॉक्स और लेबल शामिल हैं।

• डाउनलोड आकार : 25.20 GiB

• डेटासेट का आकार : 24.98 GiB

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

कोको/2017_पैनोप्टिक

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : इस संस्करण में 2017 संस्करण के लिए चित्र, बाउंडिंग बॉक्स और लेबल शामिल हैं।

• डाउनलोड का आकार : 19.57 GiB

• डेटासेट का आकार : 19.63 GiB

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'panoptic_image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'panoptic_image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'panoptic_objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=133),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):