open_images_challenge2019_detection

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 из трека обнаружения объектов соревнования. Цель этого трека — спрогнозировать тесную ограничивающую рамку вокруг всех экземпляров объектов 500 классов.

Изображения снабжены 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.

Расколоть Примеры
'test' 99 999
'train' 1 743 042
'validation' 41 620
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'bobjects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
        'is_group_of': tf.bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=500),
    }),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'objects': Sequence({
        'confidence': tf.float32,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=500),
        'source': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
объекты Последовательность
объекты/bbox BBoxFeature (4,) tf.float32
boobjects/is_group_of Тензор tf.bool
объекты/метка Метка класса tf.int64
я бы Текст tf.string
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) tf.uint8
объекты Последовательность
объекты/доверие Тензор tf.float32
объекты/метка Метка класса tf.int64
объекты/источник Текст tf.string

open_images_challenge2019_detection/200k (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации : изображения имеют не более 200 000 пикселей с качеством 72 JPEG.

  • Размер набора данных : 59.40 GiB .

open_images_challenge2019_detection/300k

  • Описание конфигурации : изображения имеют не более 300 000 пикселей с качеством 72 JPEG.

  • Размер набора данных : 80.44 GiB