الرؤية الحاسوبية تجزئة الصور (Image Segmentation) موثّقة جزئياً

Segment Anything (SA-1B)

أسماء أخرى: tfds:segment_anything

نظرة عامة

مجموعة بيانات Segment Anything (SA-1B) في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 11,185,362. المهام: Image Segmentation، Instance Segmentation، Semantic Segmentation.

الوصف (من المصدر)

# SA-1B Download Segment Anything 1 Billion (SA-1B) is a dataset designed for training general-purpose object segmentation models from open world images. The dataset was introduced in the paper "Segment Anything". The SA-1B dataset consists of 11M diverse, high-resolution, licensed, and privacy-protecting images and 1.1B mask annotations. Masks are given in the COCO run-length encoding (RLE) format, and do not have classes. The license is custom. Please, read the full terms and conditions on https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads. All the features are in the original dataset except `image.content` (content of the image). You can decode segmentation masks with: ```python import tensorflow_datasets as tfds pycocotools = tfds.core.lazy_imports.pycocotools ds = tfds.load('segment_anything', split='train') for example in tfds.as_numpy(ds): segmentation = example['annotations']['segmentation'] for counts, size in zip(segmentation['counts'], segmentation['size']): encoded_mask = {'size': size, 'counts': counts} mask = pycocotools.decode(encoded_mask) # np.array(dtype=uint8) mask ... ```

المجال: الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
نوع البيانات: صور
المهام: Image Segmentation، Instance Segmentation، Semantic Segmentation
التخصصات الفرعية: تجزئة الصور (Image Segmentation)
اللغات: غير متوفر
الوسوم: غير متوفر

الإحصائيات والبنية

عدد العينات: 11٬185٬362
عدد الفئات: غير متوفر
عدد الخصائص: غير متوفر
عدد المشاركين/الحالات: غير متوفر
عدد الصور: غير متوفر
عدد الملفات: غير متوفر
الحجم: 10.28 TB
الصيغ: غير متوفر
القيم المفقودة: غير متوفر

ملاحظة الحجم: حجم ملفات المصدر عند التنزيل (downloadSize).

الترخيص والوصول

الترخيص: Custom (see: https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads) (Custom)
توثيق الترخيص: وارد في كتالوج (يحتاج تأكيداً من المصدر)
الاستخدام التجاري: غير معروف
إعادة التوزيع: غير معروف
اشتراط النسبة: غير معروف
طريقة الوصول: زيارة المصدر
قيود الوصول: غير متوفر
شروط الاستخدام: غير متوفر

ترخيص أو شروط استخدام خاصة بالناشر؛ يجب قراءة الشروط في المصدر الأصلي.

راجع دائماً شروط الناشر الأصلي قبل الاستخدام؛ المستكشف لا يمنح أي ترخيص.

المصدر والتنزيل

المنصة: TensorFlow Datasets catalog
الناشر/المصدر: TensorFlow Datasets (TFDS)
المعرّف في المصدر: tfds:segment_anything
DOI: غير متوفر
مصدر البيانات الوصفية: tfds
آخر تحديث للبيانات الوصفية: 2026-11-14

الصفحة الأصلية ai.facebook.com
التوثيق www.tensorflow.org
بطاقة البيانات www.tensorflow.org
واجهة API storage.googleapis.com
مصدر البيانات الوصفية storage.googleapis.com

لا يستضيف المستكشف ملفات البيانات؛ كل الروابط تشير إلى الناشر الأصلي.

الأبحاث المرتبطة

البحث الذي قدّم مجموعة البيانات
Alexander Kirillov, Eric Mintun, Nikhila Ravi, Hanzi Mao, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Tete Xiao, Spencer Whitehead, Alexander C. Berg, Wan-Yen Lo, Piotr Dollár, Ross Girshick (2023). Segment Anything. https://arxiv.org/abs/2304.02643
مذكور لهذه المجموعة في كتالوج المصدر · رابط البحث · الدليل

الاستشهاد بالمجموعة

مبني من الحقول المسجلة فقط؛ الحقول غير المتوفرة تُحذف ولا تُخمَّن. يُستحسن أيضاً الاستشهاد بالبحث الذي قدّم المجموعة إن وُجد.

APA 7

Segment Anything (SA-1B) [Data set]. (2023). TensorFlow Datasets (TFDS). https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads

IEEE

[1] "Segment Anything (SA-1B)," TensorFlow Datasets (TFDS), 2023. [Online]. Available: https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads

BibTeX

@misc{segmentanythingsa1b2023,
  title = {{Segment Anything (SA-1B)}},
  year = {2023},
  publisher = {TensorFlow Datasets (TFDS)},
  url = {https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads},
  howpublished = {\url{https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything-downloads}},
  note = {Dataset. Accessed: 2026-11-14}
}

التحقق

حالة التحقق: موثّقة جزئياً
آخر فحص للروابط: لم يُفحص بعد
تاريخ التحقق من المصدر: غير متوفر
طريقة التحقق: Metadata imported from the official TensorFlow Datasets catalog (dataset_info.json on storage.googleapis.com and the tensorflow-datasets 4.9.10 package).
ملاحظات: Counts and sizes come from the TFDS-prepared version 1.0.0. Licence not stated in TFDS metadata unless shown; check the original source. Original URL not yet checked for availability.

مصدر كل حقل وتاريخ فحصه

الحقل	المصدر	التاريخ
original_url	TFDS dataset_info.json (location.urls)	2026-11-14
description	TFDS README.md / dataset_info.description	2026-11-14
number_of_samples	TFDS dataset_info.json splits[].numExamples (version 1.0.0)	2026-11-14
dataset_size	TFDS dataset_info.json downloadSize	2026-11-14
license	TFDS dataset_info.redistributionInfo.license	2026-11-14