리비스

  • 설명 :

LVIS: 대규모 어휘 인스턴스 분할을 위한 데이터 세트입니다.

나뉘다
'minival' 4,809
'test' 19,822
'train' 100,170
'validation' 19,809
  • 기능 구조 :
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),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
영상 영상 (없음, 없음, 3) uint8
이미지/ID 텐서 정수64
neg_category_ids 시퀀스(클래스 라벨) (없음,) 정수64
not_exhaustive_category_ids 시퀀스(클래스 라벨) (없음,) 정수64
사물 순서
객체/영역 텐서 정수64
객체/bbox B박스특징 (4,) float32
객체/ID 텐서 정수64
객체/라벨 클래스 라벨 정수64
객체/분할 영상 (없음, 없음, 1) uint8

심상

  • 인용 :
@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}
}