lvis

LVIS: 大規模な語彙インスタンスのセグメンテーション用のデータセット。

スプリット
'minival' 4,809
'test' 19,822
'train' 100,170
'validation' 19,809
  • 機能の構造:
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),
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
画像画像(なし、なし、3) uint8
画像/IDテンソルint64
neg_category_idsシーケンス(クラスラベル) (なし、) int64
not_exhaustive_category_idsシーケンス(クラスラベル) (なし、) int64
オブジェクト順序
オブジェクト/エリアテンソルint64
オブジェクト/BボックスBBox機能(4,) float32
オブジェクト/IDテンソルint64
オブジェクト/ラベルクラスラベルint64
オブジェクト/セグメンテーション画像(なし、なし、1) uint8

視覚化

@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}
}