- Keterangan :
LVIS: Kumpulan data untuk segmentasi contoh kosakata besar.
Dokumentasi Tambahan : Jelajahi di Papers With Code
Beranda : https://www.lvisdataset.org/
Kode sumber :
tfds.datasets.lvis.BuilderVersi :
-
1.1.0: Menambahkan bidangneg_category_idsdannot_exhaustive_category_ids. -
1.2.0: Menambahkan nama kelas. -
1.3.0: Menambahkan split minival. -
1.4.0(default) : Menambahkan masker segmentasi ke pemisahan minival.
-
Ukuran unduhan :
25.38 GiBUkuran kumpulan data :
23.06 GiBCache otomatis ( dokumentasi ): Tidak
Perpecahan :
| Membelah | Contoh |
|---|---|
'minival' | 4.809 |
'test' | 19.822 |
'train' | 100.170 |
'validation' | 19.809 |
- Struktur fitur :
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),
}),
})
- Dokumentasi fitur :
| Fitur | Kelas | Membentuk | Tipe D | Keterangan |
|---|---|---|---|---|
| FiturDict | ||||
| gambar | Gambar | (Tidak ada, Tidak ada, 3) | uint8 | |
| gambar/id | Tensor | int64 | ||
| neg_kategori_id | Urutan(LabelKelas) | (Tidak ada,) | int64 | |
| id_kategori_tidak_lengkap | Urutan(LabelKelas) | (Tidak ada,) | int64 | |
| benda-benda | Urutan | |||
| objek/daerah | Tensor | int64 | ||
| objek/kotak | Fitur BBox | (4,) | mengapung32 | |
| objek/id | Tensor | int64 | ||
| objek/label | Label Kelas | int64 | ||
| objek/segmentasi | Gambar | (Tidak ada, Tidak ada, 1) | uint8 |
Kunci yang diawasi (Lihat dokumen
as_supervised):NoneGambar ( tfds.show_examples ):

- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
- Kutipan :
@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}
}