open_images_challenge2019_detection

  • Описание :

Open Images — это совместный выпуск примерно 9 миллионов изображений, снабженных метками уровня изображения, ограничивающими рамками объектов, масками сегментации объектов и визуальными связями. Этот уникальный большой и разнообразный набор данных предназначен для стимулирования современных достижений в анализе и понимании изображений.

Он содержит данные из трека конкурса по обнаружению объектов. Цель этого трека — спрогнозировать плотную ограничивающую рамку вокруг всех экземпляров объектов 500 классов.

Изображения помечаются положительными метками уровня изображения, указывающими на наличие определенных классов объектов, и отрицательными метками уровня изображения, указывающими на отсутствие определенных классов. В соревновании все остальные неаннотированные классы исключаются из оценки в этом изображении. Для каждой положительной метки уровня изображения в изображении был аннотирован каждый экземпляр этого класса объектов в изображении.

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),
    }),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
объекты Последовательность
объекты/bbox BBoxFeature (4,) float32
объекты/is_group_of Тензор логическое значение
объекты/метка Класслейбл int64
идентификатор Текст нить
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) uint8
объекты Последовательность
объекты/уверенность Тензор float32
объекты/метка Класслейбл int64
объекты/источник Текст нить

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 ):

Визуализация

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 ):

Визуализация