- وصف :
تحليل المشهد هو تقسيم الصورة وتحليلها إلى مناطق صور مختلفة مرتبطة بالفئات الدلالية، مثل السماء والطريق والشخص والسرير. يوفر MIT Scene Parsing Benchmark (SceneParse150) منصة تدريب وتقييم قياسية لخوارزميات تحليل المشهد.
وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود
الصفحة الرئيسية : http://sceneparsing.csail.mit.edu/
كود المصدر :
tfds.datasets.scene_parse150.Builderالإصدارات :
-
1.0.0(افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.
-
حجم التحميل :
936.97 MiBحجم مجموعة البيانات :
904.91 MiBالتخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
| ينقسم | أمثلة |
|---|---|
'test' | 2000 |
'train' | 20,210 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'annotation': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- وثائق الميزة :
| ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
|---|---|---|---|---|
| المميزاتDict | ||||
| حاشية. ملاحظة | صورة | (لا شيء، لا شيء، 3) | uint8 | |
| صورة | صورة | (لا شيء، لا شيء، 3) | uint8 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر
as_superviseddoc ):('image', 'annotation')الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@inproceedings{zhou2017scene,
title={Scene Parsing through ADE20K Dataset},
author={Zhou, Bolei and Zhao, Hang and Puig, Xavier and Fidler, Sanja and Barriuso, Adela and Torralba, Antonio},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
year={2017}
}