cocco

COCO è un set di dati di rilevamento, segmentazione e didascalia di oggetti su larga scala.

@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 (configurazione predefinita)

  • Descrizione Config: Questa versione contiene immagini, di delimitazione scatole ed etichette per la versione 2014.

  • Dimensione del download: 37.57 GiB

  • divide:

Diviso Esempi
'test' 40.775
'test2015' 81.434
'train' 82.783
'validation' 40,504
  • Caratteristiche:
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),
    }),
})

Visualizzazione

coco/2017

  • Descrizione Config: Questa versione contiene immagini, di delimitazione scatole ed etichette per la versione 2017.

  • Dimensione del download: 25.20 GiB

  • divide:

Diviso Esempi
'test' 40,670
'train' 118.287
'validation' 5.000
  • Caratteristiche:
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),
    }),
})

Visualizzazione

coco/2017_panoptic

  • Descrizione Config: Questa versione contiene immagini, di delimitazione scatole ed etichette per la versione 2017.

  • Dimensione del download: 19.57 GiB

  • divide:

Diviso Esempi
'train' 118.287
'validation' 5.000
  • Caratteristiche:
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),
    }),
})