Wizualizacja : Eksploruj w regionie Poznaj swoje dane
opis :
Z artykułu: Automatycznie zebraliśmy zestaw danych obrazu 5003 z popularnych hollywoodzkich filmów. Obrazy uzyskano, uruchamiając najnowocześniejszy detektor osób na co dziesiątej klatce z 30 filmów. Osoby wykryte z dużą pewnością (około 20 000 kandydatów) zostały następnie wysłane na rynek crowdsourcingowy Amazon Mechanical Turk w celu uzyskania gruntownego oznakowania. Każdy obraz został opatrzony adnotacjami pięciu Turkerów po 0,01 USD każdy, aby oznaczyć 10 stawów górnej części ciała. Mediana z pięciu oznaczeń została wzięta na każdym obrazie, aby była odporna na adnotacje odstające. Ostatecznie obrazy zostały przez nas odrzucone ręcznie, jeśli dana osoba była zatkana lub znacznie nie czołowa. Odłożyliśmy 20% (1016 obrazów) danych do testów.
Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na
Strona główna : https://bensapp.github.io/flic-dataset.html
Kod źródłowy :
tfds.datasets.flic.Builder
Wersje :
-
2.0.0
(domyślnie): Brak informacji o wersji.
-
Rozmiar zestawu danych :
317.94 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Rozdzielać | Przykłady |
---|---|
'test' | 1016 |
'train' | 3987 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'currframe': float64,
'image': Image(shape=(480, 720, 3), dtype=uint8),
'moviename': Text(shape=(), dtype=string),
'poselet_hit_idx': Sequence(uint16),
'torsobox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'xcoords': Sequence(float64),
'ycoords': Sequence(float64),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
obramowanie | Napinacz | pływak64 | ||
obraz | Obraz | (480, 720, 3) | uint8 | |
nazwa filmu | Tekst | strunowy | ||
poselet_hit_idx | Sekwencja (Tensor) | (Nic,) | uint16 | |
torsobox | Funkcja BBox | (4,) | pływak32 | |
xwspółrzędne | Sekwencja (Tensor) | (Nic,) | pływak64 | |
współrzędne | Sekwencja (Tensor) | (Nic,) | pływak64 |
Klucze nadzorowane (Zobacz dokument
as_supervised
):None
Cytat :
@inproceedings{modec13,
title={MODEC: Multimodal Decomposable Models for Human Pose Estimation},
author={Sapp, Benjamin and Taskar, Ben},
booktitle={In Proc. CVPR},
year={2013},
}
flic/small (domyślna konfiguracja)
Opis konfiguracji: Używa 5003 przykładów użytych w dokumencie CVPR13 MODEC.
Rozmiar pliku do pobrania :
286.35 MiB
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
szybki/pełny
Opis konfiguracji: wykorzystuje 20928 przykładów, nadzbiór FLIC składający się z trudniejszych przykładów.
Rozmiar pliku do pobrania :
1.10 GiB
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):