หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API
Switch to English

Flic

  • คำอธิบาย :

จากบทความ: เรารวบรวมชุดข้อมูลภาพ 5003 ชุดโดยอัตโนมัติจากภาพยนตร์ฮอลลีวูดยอดนิยม ภาพดังกล่าวได้มาจากการใช้เครื่องมือตรวจจับบุคคลล้ำสมัยในทุก ๆ 30 เฟรมภาพยนตร์สิบเรื่อง ผู้คนที่ตรวจพบด้วยความมั่นใจสูง (ผู้สมัครประมาณ 20K) จะถูกส่งไปยังตลาด crowdsourcing Amazon Mechanical Turk เพื่อรับ groundtruthlabeling ภาพแต่ละภาพมีคำอธิบายประกอบโดย Turkers ห้าตัวในราคา $ 0.01 ต่อฉลาก 10 ข้อบน การติดฉลากแบบกึ่งกลางของห้าถูกนำมาใช้ในแต่ละภาพเพื่อให้มีความทนทานต่อหมายเหตุประกอบที่เกินขอบเขต ในที่สุดรูปภาพก็ถูกปฏิเสธโดยเราหากบุคคลนั้นถูกบดบังหรือไม่รุนแรงอย่างรุนแรง เราจัดสรรข้อมูล 20% (1,016 ภาพ) สำหรับการทดสอบ

  • โฮมเพจ : https://bensapp.github.io/flic-dataset.html

  • รหัสที่มา : tfds.image.Flic

  • รุ่น :

    • 2.0.0 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกย่อประจำรุ่น
  • ขนาดชุดข้อมูล : Unknown size

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ไม่ทราบ

  • แยก :

แยก ตัวอย่าง
'test' 1,016
'train' 3987
  • คุณสมบัติ :
 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),
})
 
  • คีย์ที่ควบคุม (ดู as_supervised doc ): None

  • การอ้างอิง :

 @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 (ค่าเริ่มต้น)

  • คำอธิบายการกำหนดค่า : ใช้ 5003 ตัวอย่างที่ใช้ในกระดาษ CVPR13 MODEC

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 286.35 MiB

  • การสร้างภาพ ( tfds.show_examples ):

การแสดง

Flic / เต็ม

  • คำอธิบายการกำหนดค่า : ใช้ตัวอย่าง 20,928 ตัวอย่างของ FLIC ซึ่งประกอบด้วยตัวอย่างที่ยากกว่า

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 1.10 GiB

  • การสร้างภาพ ( tfds.show_examples ):

การแสดง