Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
Open Images — это совместный выпуск около 9 миллионов изображений, аннотированных метками на уровне изображения, ограничивающими рамками объектов, масками сегментации объектов и визуальными отношениями. Этот уникально большой и разнообразный набор данных предназначен для стимулирования современных достижений в области анализа и понимания изображений.
Он содержит данные трека обнаружения объектов соревнования. Цель этого трека — спрогнозировать тесную ограничивающую рамку вокруг всех экземпляров объектов 500 классов.
Изображения аннотируются положительными метками уровня изображения, указывающими на присутствие определенных классов объектов, и отрицательными метками уровня изображения, указывающими на отсутствие определенных классов. В конкурсе все другие неаннотированные классы исключаются из оценки на этом изображении. Для каждой положительной метки уровня изображения в изображении был аннотирован каждый экземпляр этого класса объектов в изображении.
Домашняя страница : https://storage.googleapis.com/openimages/web/challenge2019.html .
Исходный код :
tfds.datasets.open_images_challenge2019_detection.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
534.63 GiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 99 999 |
'train' | 1 743 042 |
'validation' | 41 620 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'bobjects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'is_group_of': bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=500),
}),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'objects': Sequence({
'confidence': float32,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=500),
'source': Text(shape=(), dtype=string),
}),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
объекты | Последовательность | |||
объекты/bbox | BBoxFeature | (4,) | поплавок32 | |
boobjects/is_group_of | Тензор | логический | ||
объекты/метка | Метка класса | int64 | ||
я бы | Текст | нить | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
объекты | Последовательность | |||
объекты/доверие | Тензор | поплавок32 | ||
объекты/метка | Метка класса | int64 | ||
объекты/источник | Текст | нить |
Ключи под наблюдением (см . документ
as_supervised
):None
Цитата :
open_images_challenge2019_detection/200k (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации : изображения имеют не более 200 000 пикселей с качеством 72 JPEG.
Размер набора данных :
59.06 GiB
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
open_images_challenge2019_detection/300k
Описание конфигурации : изображения имеют не более 300 000 пикселей с качеством 72 JPEG.
Размер набора данных :
80.10 GiB
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):