LRGB/coco_superpixels_edge_wt_only_coord_30

数据集`coco_superpixels_edge_wt_only_coord_30`属于图机器学习任务类别，大小在1M到10M之间。数据集包含节点特征（x）、边索引（edge_index）、边属性（edge_attr）和标签（y）。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别包含113287、5001和5001个样本。数据集的总下载大小为3256545字节，总数据集大小为3945248字节。数据集的应用领域是计算机视觉，任务是节点预测，节点特征包括像素和坐标（14维），边特征包括边权重（1或2维），性能评估指标是macro F1。数据集包含123,286个图，58,793,216个节点，平均每个图有476.88个节点，平均度数为5.65，总边数为332,091,902，平均每个图有2,693.67条边，平均最短路径为10.66±0.55，平均直径为27.39±2.14。数据集的创建者是Vijay Prakash Dwivedi，引用信息为Dwivedi等人于2022年发表的论文。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: COCO-SP
• 任务类别: 图机器学习（graph-ml）
• 数据集大小: 1M<n<10M
• 标签: lrgb
• 许可证: CC-BY-4.0

数据集特征

• 特征名称与数据类型:
  • x: int64
  • edge_index: int64
  • edge_attr: int64
  • y: int64

数据集划分

• 训练集:
  • 样本数: 113,287
  • 存储大小: 3,625,184 字节
• 验证集:
  • 样本数: 5,001
  • 存储大小: 160,032 字节
• 测试集:
  • 样本数: 5,001
  • 存储大小: 160,032 字节

数据集大小

• 下载大小: 3,256,545 字节
• 数据集总大小: 3,945,248 字节

数据集详情

• 领域: 计算机视觉
• 任务: 节点预测
• 节点特征维度: Pixel + Coord (14)
• 边特征维度: Edge Weight (1 or 2)
• 性能指标: macro F1

数据集统计

• 图数量: 123,286
• 节点总数: 58,793,216
• 平均节点数: 476.88
• 平均度数: 5.65
• 边总数: 332,091,902
• 平均边数: 2,693.67
• 平均最短路径: 10.66±0.55
• 平均直径: 27.39±2.14