Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

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.

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),
})
 
 @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