lvis

  • Description :

LVIS : un ensemble de données pour la segmentation d'instances de vocabulaire volumineux.

Diviser Exemples
'minival' 4 809
'test' 19 822
'train' 100 170
'validation' 19 809
  • Structure des fonctionnalités : 
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/id': int64,
    'neg_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
    'not_exhaustive_category_ids': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203)),
    'objects': Sequence({
        'area': int64,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'id': int64,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1203),
        'segmentation': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
image Image (Aucun, Aucun, 3) uint8
image/identifiant Tenseur int64
identifiants_de_catégories_négatives Séquence (ClassLabel) (Aucun,) int64
identifiants de catégories non exhaustifs Séquence (ClassLabel) (Aucun,) int64
objets Séquence
objets/zone Tenseur int64
objets/bbox Fonctionnalité BBox (4,) float32
objets/id Tenseur int64
objets/étiquette Étiquette de classe int64
objets/segmentation Image (Aucun, Aucun, 1) uint8

Visualisation

  • Citation : 
@inproceedings{gupta2019lvis,
  title={ {LVIS}: A Dataset for Large Vocabulary Instance Segmentation},
  author={Gupta, Agrim and Dollar, Piotr and Girshick, Ross},
  booktitle={Proceedings of the {IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2019}
}