flic

Gazeteden: Popüler Hollywood filmlerinden otomatik olarak 5003 görüntü veri seti topladık. Görüntüler, 30 filmin her onuncu karesinde son teknoloji bir kişi dedektörü çalıştırılarak elde edildi. Yüksek güvenilirlikle tespit edilen kişiler (kabaca 20 bin aday), temel gerçek etiketleme elde etmek için kitle kaynak kullanımı pazarı Amazon Mechanical Turk'e gönderildi. Her görüntü, 10 üst vücut eklemini etiketlemek için her biri 0,01 ABD doları karşılığında beş Türk tarafından not edildi. Aykırı değer ek açıklamalarına karşı sağlam olması için her görüntüde beşin medyanı etiketi alınmıştır. Son olarak, kişi tıkalıysa veya ciddi şekilde önden değilse görüntüler tarafımızdan manuel olarak reddedildi. Verilerin %20'sini (1016 görüntü) test için ayırdık.

Bölmek Örnekler
'test' 1.016
'train' 3.987
  • Özellik yapısı :
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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
currframe tensör tf.float64
resim resim (480, 720, 3) tf.uint8
film adı Metin tf.string
pozet_hit_idx Sıra (Tensor) (Hiçbiri,) tf.uint16
gövde kutusu BBoxÖzelliği (4,) tf.float32
xcoords Sıra (Tensor) (Hiçbiri,) tf.float64
ycoords Sıra (Tensor) (Hiçbiri,) 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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : CVPR13 MODEC belgesinde kullanılan 5003 örneği kullanır.

  • İndirme boyutu : 286.35 MiB

flic/dolu

  • Yapılandırma açıklaması : Daha zor örneklerden oluşan bir FLIC üst kümesi olan 20928 örnek kullanır.

  • İndirme boyutu : 1.10 GiB