- คำอธิบาย :
LVIS: ชุดข้อมูลสำหรับการแบ่งส่วนอินสแตนซ์คำศัพท์ขนาดใหญ่
เอกสารเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
หน้าแรก : https://www.lvisdataset.org/
โค้ดต้นฉบับ :
tfds.datasets.lvis.Builderเวอร์ชัน :
-
1.1.0: เพิ่มฟิลด์neg_category_idsและnot_exhaustive_category_ids -
1.2.0: เพิ่มชื่อคลาส -
1.3.0: เพิ่มการแยกมินิวัล -
1.4.0(ค่าเริ่มต้น) : เพิ่มมาสก์การแบ่งส่วนให้กับการแบ่งแบบมินิวัล
-
ขนาดดาวน์โหลด :
25.38 GiBขนาดชุดข้อมูล :
23.06 GiBแคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
สปลิต :
| แยก | ตัวอย่าง |
|---|---|
'minival' | 4,809 |
'test' | 19,822 |
'train' | 100,170 |
'validation' | 19,809 |
- โครงสร้างคุณสมบัติ :
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),
}),
})
- เอกสารประกอบคุณลักษณะ :
| คุณสมบัติ | ระดับ | รูปร่าง | ประเภท D | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|---|
| ฟีเจอร์ดิกต์ | ||||
| ภาพ | ภาพ | (ไม่มี, ไม่มี, 3) | uint8 | |
| รูปภาพ/รหัส | เทนเซอร์ | int64 | ||
| รหัสหมวดหมู่เชิงลบ | ลำดับ (ClassLabel) | (ไม่มี,) | int64 | |
| รหัสหมวดหมู่ที่ไม่ครบถ้วน | ลำดับ (ClassLabel) | (ไม่มี,) | int64 | |
| วัตถุ | ลำดับ | |||
| วัตถุ/พื้นที่ | เทนเซอร์ | int64 | ||
| วัตถุ/กล่อง | ฟีเจอร์ BBox | (4,) | ลอย32 | |
| วัตถุ/รหัส | เทนเซอร์ | int64 | ||
| วัตถุ/ฉลาก | คลาสเลเบล | int64 | ||
| วัตถุ/การแบ่งส่วน | ภาพ | (ไม่มี, ไม่มี, 1) | uint8 |
คีย์ที่มีการดูแล (ดู เอกสาร
as_supervised):Noneรูปภาพ ( tfds.show_examples ):

- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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}
}