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flic

Do jornal: Coletamos um conjunto de dados de 5003 imagens automaticamente de filmes populares de Hollywood. As imagens foram obtidas executando um detector de pessoas de última geração em cada décimo quadro de 30 filmes. As pessoas detectadas com alta confiança (cerca de 20 mil candidatos) foram então enviadas para o mercado de crowdsourcing Amazon Mechanical Turk para obter a rotulagem de verdade. Cada imagem foi anotada por cinco Turkers por US $ 0,01 cada para rotular 10 juntas do corpo superior. A marcação com mediana de cinco foi considerada em cada imagem para ser robusta para anotações atípicas. Finalmente, as imagens eram rejeitadas manualmente por nós se a pessoa estava ocluída ou severamente não frontal. Reservamos 20% (1.016 imagens) dos dados para teste.

Dividir Exemplos
'test' 1.016
'train' 3.987
  • Características:
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 (configuração padrão)

  • Configuração Descrição: Usa 5003 exemplos usados no papel CVPR13 MODEC.

  • Tamanho do download: 286.35 MiB

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualização

flic / full

  • Configuração Descrição: Usa 20928 exemplos, um super conjunto de FLIC constituído por exemplos mais difíceis.

  • Tamanho do download: 1.10 GiB

  • Figura ( tfds.show_examples ):

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