kokosowiec

• Opis :

COCO to wielkoskalowy zestaw danych do wykrywania, segmentacji i podpisów obiektów.

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem north_east

• Strona główna : http://cocodataset.org/#home

• Kod źródłowy : tfds.object_detection.Coco

• Wersje :

  • 1.1.0 (domyślnie): Brak informacji o wydaniu.

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Cytat :

@article{DBLP:journals/corr/LinMBHPRDZ14,
  author    = {Tsung{-}Yi Lin and
               Michael Maire and
               Serge J. Belongie and
               Lubomir D. Bourdev and
               Ross B. Girshick and
               James Hays and
               Pietro Perona and
               Deva Ramanan and
               Piotr Doll{'{a} }r and
               C. Lawrence Zitnick},
  title     = {Microsoft {COCO:} Common Objects in Context},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1405.0312},
  year      = {2014},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1405.0312},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1405.0312},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:13 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/LinMBHPRDZ14},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

coco/2014 (konfiguracja domyślna)

• Opis konfiguracji : ta wersja zawiera obrazy, ramki i etykiety dla wersji 2014.

• Rozmiar pobierania : 37.57 GiB

• Rozmiar zbioru danych : 37.35 GiB

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

kokos/2017

• Opis konfiguracji : ta wersja zawiera obrazy, ramki i etykiety dla wersji 2017.

• Rozmiar pobierania : 25.20 GiB

• Rozmiar zbioru danych : 24.98 GiB

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=80),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

coco/2017_panoptic

• Opis konfiguracji : ta wersja zawiera obrazy, ramki i etykiety dla wersji 2017.

• Rozmiar pobierania : 19.57 GiB

• Rozmiar zbioru danych : 19.63 GiB

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/id': int64,
    'panoptic_image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'panoptic_image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'panoptic_objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'is_crowd': bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=133),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):