- Açıklama :
Bu veri seti, Sınıflandırma ve Tespit yarışmalarına karşılık gelen PASCAL Görsel Nesne Sınıfları Mücadelesinden gelen verileri içerir.
Sınıflandırma yarışmasında amaç, görüntüde bulunan etiket kümesini tahmin etmek iken, Tespit yarışmasında amaç, her bir nesnenin sınırlayıcı kutusunu ve etiketini tahmin etmektir. UYARI: Resmi veri setine göre VOC2012 test seti açıklama içermemektedir.
Kaynak kodu :
tfds.object_detection.Voc
Sürümler :
-
4.0.0
(varsayılan): Sürüm notu yok.
-
Veri kümesi boyutu :
Unknown size
Otomatik önbelleğe alındı ( belgeler ): Bilinmiyor
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=20)),
'labels_no_difficult': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=20)),
'objects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
'is_difficult': tf.bool,
'is_truncated': tf.bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=20),
'pose': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtype | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | resim | (Yok, Yok, 3) | tf.uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | tf.string | ||
etiketler | Sıra(Sınıf Etiketi) | (Hiçbiri,) | tf.int64 | |
labels_no_dificult | Sıra(Sınıf Etiketi) | (Hiçbiri,) | tf.int64 | |
nesneler | Sekans | |||
nesneler/bbox | BBoxÖzelliği | (4,) | tf.float32 | |
nesneler/zordur | tensör | tf.bool | ||
nesneler/is_truncated | tensör | tf.bool | ||
nesneler/etiket | sınıf etiketi | tf.int64 | ||
nesneler/poz | sınıf etiketi | tf.int64 |
Denetimli anahtarlar (bkz
as_supervised
doc ):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmez.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.
voc/2007 (varsayılan yapılandırma)
- Yapılandırma açıklaması : Bu veri kümesi, VOC2007 olarak da bilinen PASCAL Görsel Nesne Sınıfları Mücadelesi 2007'den gelen verileri içerir.
Her görüntünün 20 farklı sınıftan bir dizi nesne içerdiği ve toplam 24640 açıklamalı nesne oluşturduğu bu veri kümesine toplam 9963 görüntü dahil edilmiştir.
Ana sayfa : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/
İndirme boyutu :
868.85 MiB
Bölmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'test' | 4.952 |
'train' | 2.501 |
'validation' | 2.510 |
- alıntı :
@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"}
ses/2012
- Yapılandırma açıklaması : Bu veri kümesi, VOC2012 olarak da bilinen PASCAL Görsel Nesne Sınıfları Mücadelesi 2012'den gelen verileri içerir.
Her görüntünün 20 farklı sınıftan bir dizi nesne içerdiği ve toplam 27450 açıklamalı nesne oluşturduğu bu veri kümesine toplam 11540 görüntü dahil edilmiştir.
Ana sayfa : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/
İndirme boyutu :
3.59 GiB
Bölmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'test' | 10.991 |
'train' | 5.717 |
'validation' | 5.823 |
- alıntı :
@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"}