- شرح :
COCO یک مجموعه داده شناسایی، تقسیم بندی و زیرنویس در مقیاس بزرگ است. این نسخه شامل تصاویر، جعبههای محدودکننده، برچسبها و شرحها از COCO 2014 است که به زیر مجموعههای تعریفشده توسط Karpathy و Li (2015) تقسیم شدهاند. این به طور موثر داده های اعتبارسنجی COCO 2014 اصلی را به مجموعه های آزمایشی و اعتبارسنجی 5000 تصویری جدید، به علاوه یک مجموعه "بازنشانی" حاوی 30 هزار تصویر باقی مانده تقسیم می کند. همه تقسیمبندیها حاشیهنویسی دارند.
اسناد اضافی : کاوش در کاغذها با کد
توضیحات پیکربندی : این نسخه شامل تصاویر، کادرهای محدود کننده و برچسبهایی برای نسخه 2014 است.
صفحه اصلی : http://cocodataset.org/#home
کد منبع :
tfds.object_detection.CocoCaptionsنسخه ها :
-
1.1.0(پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.
-
حجم دانلود :
37.61 GiBحجم مجموعه داده :
18.83 GiBذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیم ها :
| شکاف | مثال ها |
|---|---|
'restval' | 30,504 |
'test' | 5000 |
'train' | 82783 |
'val' | 5000 |
- ساختار ویژگی :
FeaturesDict({
'captions': Sequence({
'id': int64,
'text': string,
}),
'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),
}),
})
- مستندات ویژگی :
| ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | شرح |
|---|---|---|---|---|
| FeaturesDict | ||||
| زیرنویس ها | توالی | |||
| زیرنویس / شناسه | تانسور | int64 | ||
| زیرنویس / متن | تانسور | رشته | ||
| تصویر | تصویر | (هیچ، هیچ، 3) | uint8 | |
| تصویر/نام فایل | متن | رشته | ||
| تصویر / شناسه | تانسور | int64 | ||
| اشیاء | توالی | |||
| اشیاء/منطقه | تانسور | int64 | ||
| اشیاء/bbox | ویژگی BBox | (4،) | float32 | |
| اشیاء / شناسه | تانسور | int64 | ||
| اشیاء/is_crowd | تانسور | بوول | ||
| اشیاء/برچسب | ClassLabel | int64 |
کلیدهای نظارت شده (به
as_superviseddoc مراجعه کنید):Noneشکل ( tfds.show_examples ):

- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
- نقل قول :
@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}
}@inproceedings{DBLP:conf/cvpr/KarpathyL15,
author = {Andrej Karpathy and
Fei{-}Fei Li},
title = {Deep visual-semantic alignments for generating image
descriptions},
booktitle = { {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,
{CVPR} 2015, Boston, MA, USA, June 7-12, 2015},
pages = {3128--3137},
publisher = { {IEEE} Computer Society},
year = {2015},
url = {https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298932},
doi = {10.1109/CVPR.2015.7298932},
timestamp = {Wed, 16 Oct 2019 14:14:50 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/cvpr/KarpathyL15.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}