Благодарим за настройку Google I/O. Посмотреть все сеансы по запросу Смотреть по запросу

Левис

LVIS: набор данных для сегментации экземпляров большого словаря.

Расколоть Примеры
'minival' 4809
'test' 19 822
'train' 100 170
'validation' 19 809
  • 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 :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) uint8
изображение/идентификатор Тензор int64
neg_category_ids Последовательность (метка класса) (Никто,) int64
not_exhaustive_category_ids Последовательность (метка класса) (Никто,) int64
объекты Последовательность
объекты/площадь Тензор int64
объекты/bbox BBoxFeature (4,) поплавок32
объекты/идентификатор Тензор int64
объекты/метка Метка класса int64
объекты/сегментация Изображение (Нет, Нет, 1) uint8

Визуализация

@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}
}