youtube_vis

• 説明:

Youtube-vis は、ビデオ インスタンス セグメンテーション データセットです。 2,883 本の高解像度 YouTube ビデオ、人物、動物、車両などの 40 個の一般的なオブジェクトを含むピクセルごとのカテゴリ ラベル セット、4,883 個の固有のビデオ インスタンス、および 131,000 個の高品質の手動注釈が含まれています。

YouTube-VIS データセットは、2,238 のトレーニング ビデオ、302 の検証ビデオ、および 343 のテスト ビデオに分割されます。

前処理中に削除または変更されたファイルはありません。

• 追加のドキュメント:コードnorth_eastを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://youtube-vos.org/dataset/vis/

• ソース コード: tfds.video.youtube_vis.YoutubeVis

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: サイズUnknown size

• 手動ダウンロードの手順: このデータセットでは、ソース データを手動でdownload_config.manual_dir (デフォルトは~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) にダウンロードする必要があります。
  2019 バージョンのデータセット (test_all_frames.zip、test.json、train_all_frames.zip、train.json、valid_all_frames.zip、valid.json) のすべてのファイルを youtube-vis Web サイトからダウンロードし、~/tensorflow_datasets/ に移動してください。ダウンロード/マニュアル/.

データセットのランディング ページはhttps://youtube-vos.org/dataset/vis/ にあり、2019 バージョンをダウンロードできるhttps://competitions.codalab.orgのページにリダイレクトされます。データセットの。データをダウンロードするには、codalab でアカウントを作成する必要があります。これを書いている時点では、codalab にアクセスするときに「接続が安全ではありません」という警告をバイパスする必要があることに注意してください。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 引用：

@article{DBLP:journals/corr/abs-1905-04804,
  author    = {Linjie Yang and
               Yuchen Fan and
               Ning Xu},
  title     = {Video Instance Segmentation},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1905.04804},
  year      = {2019},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1905.04804},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1905.04804},
  timestamp = {Tue, 28 May 2019 12:48:08 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1905-04804.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

youtube_vis/full (デフォルト設定)

• 構成の説明: データセットのフル解像度バージョンで、ラベルのないものを含むすべてのフレームが含まれています。

• データセットサイズ: 33.31 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

youtube_vis/480_640_full

• 構成の説明: すべての画像は、すべてのフレームを含めてバイリニアで 480 X 640 にサイズ変更されます。

• データセットサイズ: 130.02 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(480, 640, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

youtube_vis/480_640_only_frames_with_labels

• 構成の説明: すべての画像は、ラベル付きのフレームのみを含む 480 X 640 にバイリニアでサイズ変更されます。

• データセットサイズ: 26.27 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(480, 640, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

youtube_vis/only_frames_with_labels

• 構成の説明: ネイティブ解像度でラベルが含まれている画像のみ。

• データセットサイズ: 6.91 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

youtube_vis/full_train_split

• 構成の説明: データセットのフル解像度バージョンで、ラベルのないものを含むすべてのフレームが含まれています。 val と test の分割は、トレーニング データから作成されます。

• データセットサイズ: 26.09 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

youtube_vis/480_640_full_train_split

• 構成の説明: すべての画像は、すべてのフレームを含めてバイリニアで 480 X 640 にサイズ変更されます。 val と test の分割は、トレーニング データから作成されます。

• データセットサイズ: 101.57 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(480, 640, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

youtube_vis/480_640_only_frames_with_labels_train_split

• 構成の説明: すべての画像は、ラベル付きのフレームのみを含む 480 X 640 にバイリニアでサイズ変更されます。 val と test の分割は、トレーニング データから作成されます。

• データセットサイズ: 20.55 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(480, 640, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

youtube_vis/only_frames_with_labels_train_split

• 構成の説明: ネイティブ解像度でラベルが含まれている画像のみ。 val と test の分割は、トレーニング データから作成されます。

• データセットサイズ: 5.46 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'metadata': FeaturesDict({
        'height': int32,
        'num_frames': int32,
        'video_name': string,
        'width': int32,
    }),
    'tracks': Sequence({
        'areas': Sequence(float32),
        'bboxes': Sequence(BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32)),
        'category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
        'frames': Sequence(int32),
        'is_crowd': bool,
        'segmentations': Video(Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8)),
    }),
    'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):