Visualización : Explore en Know Your Data
Descripción :
Imágenes abiertas es un conjunto de datos de aproximadamente 9 millones de imágenes que se han anotado con etiquetas de nivel de imagen y cuadros delimitadores de objetos.
El conjunto de entrenamiento de V4 contiene 14,6 millones de cuadros delimitadores para 600 clases de objetos en 1,74 millones de imágenes, lo que lo convierte en el conjunto de datos más grande existente con anotaciones de ubicación de objetos. Los cuadros han sido dibujados en gran parte manualmente por anotadores profesionales para garantizar la precisión y la coherencia. Las imágenes son muy diversas y suelen contener escenas complejas con varios objetos (8,4 por imagen de media). Además, el conjunto de datos se anota con etiquetas a nivel de imagen que abarcan miles de clases.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio: https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Código fuente :
tfds.datasets.open_images_v4.Builder
Versiones :
-
2.0.0
(predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Tamaño de descarga :
565.11 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 125,436 |
'train' | 1,743,042 |
'validation' | 41,620 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'bobjects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'is_depiction': int8,
'is_group_of': int8,
'is_inside': int8,
'is_occluded': int8,
'is_truncated': int8,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=601),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'objects': Sequence({
'confidence': int32,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=19995),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
'objects_trainable': Sequence({
'confidence': int32,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7186),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
bobjetos | Secuencia | |||
bobjetos/bbox | BBoxCaracterística | (4,) | flotar32 | |
bobjects/is_depiction | Tensor | int8 | ||
bobjects/es_grupo_de | Tensor | int8 | ||
bobjects/is_dentro | Tensor | int8 | ||
bobjects/is_occluded | Tensor | int8 | ||
bobjects/is_truncado | Tensor | int8 | ||
bobjetos/etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
bobjetos/fuente | Etiqueta de clase | int64 | ||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
imagen/nombre de archivo | Texto | cuerda | ||
objetos | Secuencia | |||
objetos/confianza | Tensor | int32 | ||
objetos/etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
objetos/fuente | Etiqueta de clase | int64 | ||
objetos_entrenables | Secuencia | |||
objetos_entrenables/confianza | Tensor | int32 | ||
objetos_entrenables/etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
objetos_entrenables/fuente | Etiqueta de clase | int64 |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Cita :
@article{OpenImages,
author = {Alina Kuznetsova and
Hassan Rom and
Neil Alldrin and
Jasper Uijlings and
Ivan Krasin and
Jordi Pont-Tuset and
Shahab Kamali and
Stefan Popov and
Matteo Malloci and
Tom Duerig and
Vittorio Ferrari},
title = {The Open Images Dataset V4: Unified image classification,
object detection, and visual relationship detection at scale},
year = {2018},
journal = {arXiv:1811.00982}
}
@article{OpenImages2,
author = {Krasin, Ivan and
Duerig, Tom and
Alldrin, Neil and
Ferrari, Vittorio
and Abu-El-Haija, Sami and
Kuznetsova, Alina and
Rom, Hassan and
Uijlings, Jasper and
Popov, Stefan and
Kamali, Shahab and
Malloci, Matteo and
Pont-Tuset, Jordi and
Veit, Andreas and
Belongie, Serge and
Gomes, Victor and
Gupta, Abhinav and
Sun, Chen and
Chechik, Gal and
Cai, David and
Feng, Zheyun and
Narayanan, Dhyanesh and
Murphy, Kevin},
title = {OpenImages: A public dataset for large-scale multi-label and
multi-class image classification.},
journal = {Dataset available from
https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html},
year={2017}
}
open_images_v4/original (configuración predeterminada)
Descripción de la configuración : imágenes en su resolución y calidad originales.
Tamaño del conjunto de datos :
562.42 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
imágenes_abiertas_v4/300k
Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 300 000 píxeles, con una calidad de 72 JPEG.
Tamaño del conjunto de datos :
81.92 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
imágenes_abiertas_v4/200k
Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 200 000 píxeles, con una calidad de 72 JPEG.
Tamaño del conjunto de datos :
60.70 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):