Визуализация: Исследовать в Know Ваши данные
Описание:
COCO - это крупномасштабный набор данных для обнаружения, сегментации и субтитров.
Домашняя страница: http://cocodataset.org/#home
Исходный код:
tfds.object_detection.Coco
Версии:
-
1.1.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Dataset размер:
Unknown size
Авто-кэшируются ( документация ): Unknown
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):None
Образец цитирования:
@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}
}
coco / 2014 (конфигурация по умолчанию)
Описание Config: Эта версия содержит изображения, ограничивающей коробки и этикетки для версии 2014 года.
Скачать Размер:
37.57 GiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 40 775 |
'test2015' | 81 434 |
'train' | 82 783 |
'validation' | 40 504 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image/id': tf.int64,
'objects': Sequence({
'area': tf.int64,
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
'id': tf.int64,
'is_crowd': tf.bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=80),
}),
})
- Фигура ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
кокосовый / 2017
Описание Config: Эта версия содержит изображения, ограничивающей коробки и этикетки для версии 2017 года.
Скачать Размер:
25.20 GiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 40 670 |
'train' | 118 287 |
'validation' | 5 000 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image/id': tf.int64,
'objects': Sequence({
'area': tf.int64,
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
'id': tf.int64,
'is_crowd': tf.bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=80),
}),
})
- Фигура ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
кокосовый / 2017_panoptic
Описание Config: Эта версия содержит изображения, ограничивающей коробки и этикетки для версии 2017 года.
Скачать Размер:
19.57 GiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 118 287 |
'validation' | 5 000 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image/id': tf.int64,
'panoptic_image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'panoptic_image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'panoptic_objects': Sequence({
'area': tf.int64,
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
'id': tf.int64,
'is_crowd': tf.bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=133),
}),
})
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):