flic

Açıklama :

Makaleden: Popüler Hollywood filmlerinden otomatik olarak 5003 resim veri kümesi topladık. Görüntüler, 30 filmin onuncu karesinde son teknoloji ürünü bir detektör çalıştırılarak elde edildi. Daha sonra yüksek güvenle (yaklaşık 20 bin aday) tespit edilen insanlar daha sonra yer altı etiketlemesi elde etmek için kitle kaynaklı pazar Amazon Amazon Türk'e gönderildi. Her bir görüntüye 10 üst düzey eklemi etiketlemek için beş Türker tarafından her biri 0,01 ABD doları fiyat eklenmiştir. Her bir görüntüdeki beş medyan etiketleme, ek açıklamalara dayanıklı olmak için alındı. Son olarak, eğer kişi tıkanırsa veya ciddiye alınmazsa görüntüler bizim tarafımızdan manuel olarak reddedildi. Test için verilerin% 20'sini (1016 görüntü) ayırdık.

Ana sayfa : https://bensapp.github.io/flic-dataset.html
Kaynak kodu : tfds.image.Flic
Sürümler :
- 2.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.
Veri kümesi boyutu : Unknown size
Otomatik önbellekli ( dokümantasyon ): Bilinmiyor
Bölmeler :

Bölünmüş	Örnekler
`'test'`	1016
`'train'`	3987

Özellikler :

 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),
})

Denetlenen anahtarlar (Bkz. as_supervised doc ): None
Alıntı :

 @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 (varsayılan yapılandırma)

Yapılandırma açıklaması : CVPR13 MODEC kağıdında kullanılan 5003 örneği kullanır.
İndirme boyutu : 286.35 MiB
Görselleştirme ( tfds.show_examples ):

görüntüleme

flic / tam

Yapılandırma açıklaması : Daha zor örneklerden oluşan bir FLIC üst kümesi olan 20928 örnek kullanır.
İndirme boyutu : 1.10 GiB
Görselleştirme ( tfds.show_examples ):

görüntüleme