lvis-api

LVIS API 项目介绍

LVIS API 是为大词汇量实例分割开发的接口工具。LVIS（发音类似“埃尔维斯”）是一个全新数据集，专用于大规模实例分割任务。当项目完成时，它将涵盖超过1200个基层对象类别，提供超过200万高质量的实例分割掩码，这些数据会跨越16.4万张图像。

LVIS v1.0 版本

截至目前，LVIS v1.0 版本已标注了159,623张图像，其中包括10万张训练集图像、2万张验证集图像、2万张测试开发集图像以及2万张测试挑战集图像。该版本已经在LVIS官网上公开发布，并将用于2020年ECCV大会上的第二届Joint COCO和LVIS Workshop中的LVIS Challenge比赛中。

功能概述

LVIS API 的主要功能是提供读取与交互注释文件的能力，支持可视化注释以及评估分割结果。通过它，研究人员和开发人员可以高效处理和分析大规模实例分割数据集。

环境搭建与安装

要使用 LVIS API，可以通过以下步骤进行环境搭建：

创建一个虚拟环境并激活它：

python3 -m venv env               # 创建虚拟环境
source env/bin/activate           # 激活虚拟环境

安装 COCO API，这需要先确保已安装 numpy：

pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

安装 LVIS API：
```
pip install lvis
```
完成工作后退出虚拟环境：
```
deactivate
```

或者，用户可以先克隆代码仓库，然后在仓库内部进行安装：

python3 -m venv env               # 创建虚拟环境
source env/bin/activate           # 激活虚拟环境

# 安装 COCO API。
pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
# 安装 LVIS API
pip install .
# 测试安装是否正确
python test.py
# 完成后退出虚拟环境
deactivate

研究引用

如果 LVIS 的代码或数据在研究中有所帮助，请使用以下方式引用来自论文的内容：

@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}
}