gref

  • Descrição :

O conjunto de dados Google RefExp é uma coleção de descrições de texto de objetos em imagens que se baseiam no conjunto de dados MS-COCO disponível publicamente. Considerando que as legendas de imagem no MS-COCO se aplicam a toda a imagem, este conjunto de dados se concentra em descrições de texto que permitem identificar exclusivamente um único objeto ou região dentro de uma imagem. Veja mais detalhes neste artigo: Geração e Compreensão de Descrições Inequívocas de Objetos.

A pasta coco_train2014 contém todas as imagens de treinamento do COCO 2014.

  • Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

  • Divisões :

Dividir Exemplos
'train' 24.698
'validation' 4.650
  • Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'label': int64,
        'label_name': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
        'refexp': Sequence({
            'raw': Text(shape=(), dtype=string),
            'referent': Text(shape=(), dtype=string),
            'refexp_id': int64,
            'tokens': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        }),
    }),
})
  • Documentação do recurso:
Característica Classe Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
imagem Imagem (Nenhuma, Nenhuma, 3) uint8
imagem/id tensor int64
objetos Seqüência
objetos/área tensor int64
objetos/bbox Recurso BBox (4,) float32
objetos/id tensor int64
objetos/rótulo tensor int64
objetos/label_name ClassLabel int64
objetos/refexp Seqüência
objetos/refexp/raw Texto corda
objetos/refexp/referente Texto corda
objetos/refexp/refexp_id tensor int64
objetos/refexp/tokens Sequência (Texto) (Nenhum,) corda

Visualização

  • Citação :
@inproceedings{mao2016generation,
  title={Generation and Comprehension of Unambiguous Object Descriptions},
  author={Mao, Junhua and Huang, Jonathan and Toshev, Alexander and Camburu, Oana and Yuille, Alan and Murphy, Kevin},
  booktitle={CVPR},
  year={2016}
}