gref

• Mô tả :

Bộ dữ liệu Google RefExp là tập hợp các mô tả văn bản của các đối tượng trong hình ảnh được xây dựng trên bộ dữ liệu MS-COCO có sẵn công khai. Trong khi chú thích hình ảnh trong MS-COCO áp dụng cho toàn bộ hình ảnh, bộ dữ liệu này tập trung vào mô tả văn bản cho phép một người xác định duy nhất một đối tượng hoặc vùng trong hình ảnh. Xem thêm chi tiết trong bài viết này: Tạo và hiểu các mô tả đối tượng rõ ràng.

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã north_east

• Trang chủ : https://github.com/mjhucla/Google_Refexp_toolbox

• Mã nguồn : tfds.vision_language.gref.Gref

• Phiên bản :

  • 1.0.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.

• Kích thước tải xuống : Unknown size

• Kích thước tập dữ liệu : 4.60 GiB

• Hướng dẫn tải xuống thủ công : Bộ dữ liệu này yêu cầu bạn tải xuống dữ liệu nguồn theo cách thủ công vào download_config.manual_dir (mặc định là ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Làm theo hướng dẫn tại https://github.com/mjhucla/Google_Refexp_toolbox để tải xuống và xử lý trước dữ liệu thành định dạng phù hợp với COCO. Thư mục chứa 2 tệp và một thư mục:

• google_refexp_train_201511_coco_aligned_catg.json

• google_refexp_val_201511_coco_aligned_catg.json

• coco_train2014/

Thư mục coco_train2014 chứa tất cả các hình ảnh đào tạo COCO 2014.

• Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

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)),
        }),
    }),
})

• Tài liệu tính năng :

• Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• trích dẫn :

@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}
}