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flic

  • Descripción :

Del periódico: Recopilamos automáticamente un conjunto de datos de imágenes 5003 de películas populares de Hollywood. Las imágenes se obtuvieron ejecutando un detector de personas de última generación en cada décimo fotograma de 30 películas. Las personas detectadas con alta confianza (aproximadamente 20.000 candidatos) fueron luego enviadas al mercado de crowdsourcing Amazon Mechanical Turk para obtener un etiquetado de verdad. Cada imagen fue anotada por cinco Turkers por $ 0.01 cada una para etiquetar 10 articulaciones de la parte superior del cuerpo. El etiquetado de la mediana de cinco se tomó en cada imagen para ser robusto a la anotación de valores atípicos. Finalmente, las imágenes fueron rechazadas manualmente por nosotros si la persona estaba ocluida o severamente no frontal. Apartamos el 20% (1016 imágenes) de los datos para realizar pruebas.

Separar Ejemplos de
'test' 1.016
'train' 3.987
  • Caracteristicas :
FeaturesDict({
    'currframe': tf.float64,
    'image': Image(shape=(480, 720, 3), dtype=tf.uint8),
    'moviename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'poselet_hit_idx': Sequence(tf.uint16),
    'torsobox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
    'xcoords': Sequence(tf.float64),
    'ycoords': Sequence(tf.float64),
})
@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 (configuración predeterminada)

  • Descripción de la configuración : Utiliza 5003 ejemplos utilizados en el papel CVPR13 MODEC.

  • Tamaño de descarga : 286.35 MiB

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualización

flic / completo

  • Descripción de la configuración : utiliza 20928 ejemplos, un superconjunto de FLIC que consta de ejemplos más difíciles.

  • Tamaño de descarga : 1.10 GiB

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualización