コーヒー買ってきて?

*メモ:

• 私の投稿では、MNIST、EMNIST、QMNIST、ETLCDB、くずし字、Moving MNIST について説明しています。
• 私の投稿では、Fashion-MNIST、Caltech 101、Caltech 256、CelebA、CIFAR-10、CIFAR-100 について説明しています。
• 私の投稿では、Oxford-IIIT Pet、Oxford 102 Flower、Stanford Cars、Places365、Flickr8k、および Flickr30k について説明しています。

(1) ImageNet(2009):

• には、1,331,167 個(gè)のオブジェクト畫像 (トレイン用に 1,281,167 個(gè)、検証用に 50,000 個(gè)) があり、それぞれが 1,000 クラスのラベルに接続されています。 *メモ:
  • 各クラスには、同じものを表す 1 つ以上の名前があります。
  • ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz、ILSVRC2012_img_train.tar、ILSVRC2012_img_val.tar をダウンロードできます。
• は PyTorch の ImageNet() です。

(2) LSUN(大規(guī)模シーン理解)(2015):

• にはシーン畫像があり、寢室、橋、屋外教會、教室、會議室の 10 個(gè)のデータセットがあります。 、ダイニングルーム、 キッチン、リビングルーム、レストラン、およびタワー:
  • 寢室 には 3,033,342 枚の寢室畫像があります (電車用に 3,033,042 枚、検証用に 300 枚)。
  • 橋 には 818,987 枚の橋の畫像があります (列車用に 818,687 枚、検証用に 300 枚)。
  • Church Outdoor には 126,527 枚の教會の屋外畫像があります (電車用に 126,227 枚、検証用に 300 枚)。
  • 教室 には、126,527 枚の教室畫像があります (電車用に 126,227 枚、検証用に 300 枚)。
  • 會議室 には、229,369 枚の會議室畫像があります (電車用に 229,069 枚、検証用に 300 枚)。
  • ダイニングルーム には、657,871 枚のダイニングルームの畫像があります (電車用に 657,571 枚、検証用に 300 枚)。
  • キッチン には 2,212,577 枚のキッチン畫像があります (電車用に 2,212,277 枚、検証用に 300 枚)。
  • リビングルーム には、リビングルームの畫像が 1,316,102 枚あります (電車用に 1,315,802 枚、検証用に 300 枚)。
  • レストランには、626,631 枚のレストラン畫像があります (電車用に 626,331 枚、検証用に 300 枚)。
  • タワー には 708,564 枚のタワー畫像があります (電車用に 708,264 枚、検証用に 300 枚)。
• は PyTorch の LSUN() ですが、バグがあります。

(3) MS COCO(Microsoft Common Objects in Context)(2014):

• には注釈付きのオブジェクト畫像があり、2014 Train 畫像 と 2014 Val 畫像 と 2014 Train/Val 注釈、2014 の 16 個(gè)のデータセットがあります。 2014 テストによるテスト畫像畫像情報(bào)、2015 テスト畫像 と 2015 テスト畫像情報(bào)、2017 トレーニング畫像 および 2017 ヴァル畫像 と 2017 Train/Val 注釈、 2017 Stuff Train/Val 注釈 または 2017 Panoptic Train/Val 注釈、2017 テスト畫像 と 2017 テスト畫像情報(bào) および 2017 ラベルのない畫像 2017 ラベルなし畫像情報(bào): *メモ:
  • 2014 年の鉄道畫像には 82,782 枚の畫像があります。
  • 2014 Val イメージ には 40,504 枚の畫像があります。
  • 2014 Train/Val 注釈 には、2014 Train 畫像 および 2014 Val 畫像 の 123,286 個(gè)の注釈 (列車用に 82,782 個(gè)、検証用に 40,504 個(gè)) があります。
  • 2014 テスト畫像 には 40,775 枚の畫像があります。
  • 2014 テスト畫像情報(bào) には、2014 テスト畫像 の 40,775 件の注釈があります。
  • 2015 テスト畫像 には 81,434 枚の畫像があります。
  • 2015 テスト畫像情報(bào) には、2015 テスト畫像 の 81,434 件の注釈があります。
  • 2017 鉄道畫像には 118,287 枚の畫像があります。
  • 2017 Val イメージ には 5,000 枚の畫像があります。
  • 2017 Train/Val 注釈 には、2017 Train 畫像 および 2017 Val 畫像 の 123,287 個(gè)の注釈 (列車用に 118,287 個(gè)、検証用に 5,000 個(gè)) があります。
  • 2017 Stuff Train/Val 注釈 には、2017 Train 畫像 および 2017 Val 畫像 の 123,287 個(gè)の注釈 (列車用に 118,287 個(gè)、検証用に 5,000 個(gè)) があります。
  • 2017 Panoptic Train/Val 注釈 には、2017 列車畫像 および 2017 Val 畫像 の 123,287 個(gè)の注釈 (列車用に 118,287 個(gè)、検証用に 5,000 個(gè)) があります。
  • 2017 テスト畫像には 40,670 枚の畫像があります。
  • 2017 テスト畫像情報(bào) には、2017 テスト畫像 の 40,670 件の注釈があります。
  • 2017 ラベルなし畫像 には 123,403 枚の畫像があります。
  • 2017 ラベルなし畫像情報(bào) には、2017 ラベルなし畫像 に関する 123,403 件の注釈があります。
• は単に COCO とも呼ばれます。
• は CocoDetection() または CocoCaptions() です

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