koko

COCO, büyük ölçekli bir nesne algılama, segmentasyon ve resim yazısı veri kümesidir.

@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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : Bu sürüm, 2014 sürümü için resimler, sınırlayıcı kutular ve etiketler içerir.

  • İndirme boyutu : 37.57 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 40.775
'test2015' 81.434
'train' 82.783
'validation' 40.504
  • Özellik yapısı :
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
resim/dosya adı Metin tf.string
resim/kimlik tensör tf.int64
nesneler Sekans
nesneler/alan tensör tf.int64
nesneler/bbox BBoxÖzelliği (4,) tf.float32
nesneler/kimlik tensör tf.int64
nesneler/kalabalık tensör tf.bool
nesneler/etiket sınıf etiketi tf.int64

hindistan cevizi/2017

  • Yapılandırma açıklaması : Bu sürüm, 2017 sürümü için resimler, sınırlayıcı kutular ve etiketler içerir.

  • İndirme boyutu : 25.20 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 40.670
'train' 118.287
'validation' 5.000
  • Özellik yapısı :
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
resim/dosya adı Metin tf.string
resim/kimlik tensör tf.int64
nesneler Sekans
nesneler/alan tensör tf.int64
nesneler/bbox BBoxÖzelliği (4,) tf.float32
nesneler/kimlik tensör tf.int64
nesneler/kalabalık tensör tf.bool
nesneler/etiket sınıf etiketi tf.int64

koko/2017_panoptik

  • Yapılandırma açıklaması : Bu sürüm, 2017 sürümü için resimler, sınırlayıcı kutular ve etiketler içerir.

  • İndirme boyutu : 19.57 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 118.287
'validation' 5.000
  • Özellik yapısı :
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
resim/dosya adı Metin tf.string
resim/kimlik tensör tf.int64
panoptic_image resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
panoptic_image/dosya adı Metin tf.string
panoptic_nesneler Sekans
panoptic_nesneler/alan tensör tf.int64
panoptic_objects/bbox BBoxÖzelliği (4,) tf.float32
panoptic_nesneler/kimlik tensör tf.int64
panoptic_objects/is_crowd tensör tf.bool
panoptic_objects/etiket sınıf etiketi tf.int64