cox

Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.

• Description :

Cet ensemble de données contient les données du PASCAL Visual Object Classes Challenge, correspondant aux concours de Classification et de Détection.

Dans le concours de classification, l'objectif est de prédire l'ensemble des étiquettes contenues dans l'image, tandis que dans le concours de détection, l'objectif est de prédire le cadre de délimitation et l'étiquette de chaque objet individuel. AVERTISSEMENT : selon l'ensemble de données officiel, l'ensemble de tests de VOC2012 ne contient pas d'annotations.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code north_east

• Code source : tfds.object_detection.Voc

• Versions :

  • 5.0.0 (par défaut) nights_stay : Aucune note de version.

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20)),
    'labels_no_difficult': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20)),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'is_difficult': bool,
        'is_truncated': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
        'pose': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

voc/2007 (configuration par défaut)

• Description de la configuration : Cet ensemble de données contient les données du PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007, alias VOC2007.

Un total de 9963 images sont incluses dans cet ensemble de données, où chaque image contient un ensemble d'objets, sur 20 classes différentes, soit un total de 24640 objets annotés.

• Page d'accueil : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/

• Taille du téléchargement : 868.85 MiB

• Taille de l'ensemble de données : 837.73 MiB

• Divisions :

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@misc{pascal-voc-2007,
    author = "Everingham, M. and Van~Gool, L. and Williams, C. K. I. and Winn, J. and Zisserman, A.",
    title = "The {PASCAL} {V}isual {O}bject {C}lasses {C}hallenge 2007 {(VOC2007)} {R}esults",
    howpublished = "http://www.pascal-network.org/challenges/VOC/voc2007/workshop/index.html"}

cov/2012

• Description de la configuration : Cet ensemble de données contient les données du PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012, alias VOC2012.

Un total de 11 540 images sont incluses dans cet ensemble de données, où chaque image contient un ensemble d'objets, parmi 20 classes différentes, soit un total de 27 450 objets annotés.

• Page d'accueil : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/

• Taille du téléchargement : 3.59 GiB

• Taille du jeu de données : 2.44 GiB

• Divisions :

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@misc{pascal-voc-2012,
    author = "Everingham, M. and Van~Gool, L. and Williams, C. K. I. and Winn, J. and Zisserman, A.",
    title = "The {PASCAL} {V}isual {O}bject {C}lasses {C}hallenge 2012 {(VOC2012)} {R}esults",
    howpublished = "http://www.pascal-network.org/challenges/VOC/voc2012/workshop/index.html"}