lvis

  • Tanım :

LVIS: Büyük sözlük örneği segmentasyonu için bir veri seti.

Bölmek Örnekler
'minival' 4.809
'test' 19.822
'train' 100.170
'validation' 19.809
  • Özellik yapısı : 
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),
    }),
})
  • Özellik dokümantasyonu :
Özellik Sınıf Şekil Veri türü Tanım
ÖzelliklerDict
görüntü Görüntü (Hiçbiri, Hiçbiri, 3) uint8
resim/kimlik Tensör int64
neg_kategori_kimlikleri Sıra(SınıfEtiketi) (Hiçbiri,) int64
kapsamlı_değil_kategori_kimlikleri Sıra(SınıfEtiketi) (Hiçbiri,) int64
nesneler Sekans
nesneler/alan Tensör int64
nesneler/bbox BBoxÖzelliği (4,) float32
nesneler/kimlik Tensör int64
nesneler/etiket SınıfEtiketi int64
nesneler/bölümlendirme Görüntü (Hiçbiri, Hiçbiri, 1) uint8

Görselleştirme

  • Alıntı : 
@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}
}