Левис

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

LVIS: набор данных для сегментации экземпляров большого словаря.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://www.lvisdataset.org/

• Исходный код : tfds.datasets.lvis.Builder

• Версии :

  • 1.1.0 : Добавлены поля neg_category_ids и not_exhaustive_category_ids .
  • 1.2.0 (по умолчанию): добавлены имена классов.

• Размер загрузки : 25.35 GiB

• Размер набора данных : 22.29 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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),
    }),
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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}
}