ויזואליזציה : חקור ב- Know Your Data
תיאור :
COCO הוא מערך נתונים לזיהוי, פילוח וכתוביות בקנה מידה גדול של אובייקטים. גרסה זו מכילה תמונות, תיבות תוחמות, תוויות וכיתובים מ-COCO 2014, מפוצלות לתת-קבוצות שהוגדרו על ידי Karpathy ו-Li (2015). זה למעשה מחלק את נתוני האימות המקוריים של COCO 2014 למערכות אימות ובדיקות חדשות של 5000 תמונות, בתוספת ערכת "restval" המכילה את התמונות הנותרות של ~30,000. לכל הפיצולים יש הערות כיתוב.
תיאור תצורה : גרסה זו מכילה תמונות, תיבות תוחמות ותוויות עבור גרסת 2014.
דף הבית : http://cocodataset.org/#home
קוד מקור :
tfds.object_detection.CocoCaptions
גרסאות :
-
1.1.0
(ברירת מחדל): אין הערות שחרור.
-
גודל הורדה :
37.61 GiB
גודל מערך נתונים :
18.83 GiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'restval' | 30,504 |
'test' | 5,000 |
'train' | 82,783 |
'val' | 5,000 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'captions': Sequence({
'id': tf.int64,
'text': tf.string,
}),
'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),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
כתוביות | סדר פעולות | |||
כתוביות/מזהה | מוֹתֵחַ | tf.int64 | ||
כיתובים/טקסט | מוֹתֵחַ | tf.string | ||
תמונה | תמונה | (אין, אין, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string | ||
תמונה/מזהה | מוֹתֵחַ | tf.int64 | ||
חפצים | סדר פעולות | |||
חפצים/שטח | מוֹתֵחַ | tf.int64 | ||
אובייקטים/bbox | BBoxFeature | (4,) | tf.float32 | |
אובייקטים/מזהה | מוֹתֵחַ | tf.int64 | ||
objects/is_crowd | מוֹתֵחַ | tf.bool | ||
חפצים/תווית | ClassLabel | tf.int64 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
דוגמאות ( tfds.as_dataframe ): חסר.
ציטוט :
@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}
}@inproceedings{DBLP:conf/cvpr/KarpathyL15,
author = {Andrej Karpathy and
Fei{-}Fei Li},
title = {Deep visual-semantic alignments for generating image
descriptions},
booktitle = { {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,
{CVPR} 2015, Boston, MA, USA, June 7-12, 2015},
pages = {3128--3137},
publisher = { {IEEE} Computer Society},
year = {2015},
url = {https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298932},
doi = {10.1109/CVPR.2015.7298932},
timestamp = {Wed, 16 Oct 2019 14:14:50 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/cvpr/KarpathyL15.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}