Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
LVIS: Tập dữ liệu dành cho phân đoạn phiên bản từ vựng lớn.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://www.lvisdataset.org/
Mã nguồn :
tfds.datasets.lvis.Builder
Phiên bản :
-
1.1.0
: Đã thêm các trườngneg_category_ids
vànot_exhaustive_category_ids
. -
1.2.0
: Đã thêm tên lớp. -
1.3.0
(mặc định): Đã thêm phân chia tối thiểu.
-
Kích thước tải xuống :
25.35 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
23.04 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'minival' | 4.809 |
'test' | 19,822 |
'train' | 100,170 |
'validation' | 19,809 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/id': int64,
'neg_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
'not_exhaustive_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
'objects': Sequence({
'area': int64,
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'id': int64,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203),
'segmentation': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
}),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp học | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không, Không có, 3) | uint8 | |
hình ảnh/id | tenxơ | int64 | ||
neg_category_ids | Trình tự (Nhãn lớp) | (Không có,) | int64 | |
not_exhaustive_category_ids | Trình tự (Nhãn lớp) | (Không có,) | int64 | |
các đối tượng | Sự liên tiếp | |||
đồ vật/khu vực | tenxơ | int64 | ||
đối tượng/bbox | Tính năng BBox | (4,) | phao32 | |
đối tượng/id | tenxơ | int64 | ||
đối tượng/nhãn | LớpNhãn | int64 | ||
đối tượng/phân đoạn | Hình ảnh | (Không có, Không có, 1) | uint8 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):None
Hình ( tfds.show_examples ):
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ): Thiếu.
trích dẫn :
@inproceedings{gupta2019lvis,
title={ {LVIS}: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation},
author={Gupta, Agrim and Dollar, Piotr and Girshick, Ross},
booktitle={Proceedings of the {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
year={2019}
}