open_images_v4

  • Tanım :

Açık Görüntüler, görüntü düzeyindeki etiketler ve nesne sınırlama kutuları ile açıklamalara eklenmiş yaklaşık 9 milyon görüntüden oluşan bir veri kümesidir.

V4'ün eğitim seti, 1,74 milyon görüntü üzerinde 600 nesne sınıfı için 14,6 milyon sınırlayıcı kutu içerir; bu da onu, nesne konumu açıklamalarına sahip mevcut en büyük veri kümesi haline getirir. Doğruluk ve tutarlılığı sağlamak için kutular büyük ölçüde profesyonel açıklayıcılar tarafından manuel olarak çizilmiştir. Görüntüler çok çeşitlidir ve sıklıkla birden fazla nesnenin yer aldığı karmaşık sahneler içerir (görüntü başına ortalama 8,4). Ayrıca veri kümesine binlerce sınıfı kapsayan görüntü düzeyinde etiketler eklenmiştir.

Bölmek Örnekler
'test' 125.436
'train' 1.743.042
'validation' 41.620
  • Özellik yapısı :
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bobject'ler Sekans
bobjects/bbox BBoxÖzelliği (4,) kayan nokta32
bobjects/is_depiction Tensör int8
bobjects/is_group_of Tensör int8
bobjects/is_inside Tensör int8
bobjects/is_occluded Tensör int8
bobjects/is_truncated Tensör int8
bobjects/etiket SınıfEtiketi int64
bobjects/kaynak SınıfEtiketi int64
resim Resim (Yok, Yok, 3) uint8
resim/dosya adı Metin sicim
nesneler Sekans
nesneler/güven Tensör int32
nesneler/etiket SınıfEtiketi int64
nesneler/kaynak SınıfEtiketi int64
eğitilebilen nesneler Sekans
nesneler_eğitilebilir/güven Tensör int32
nesneler_eğitilebilir/etiket SınıfEtiketi int64
nesneler_eğitilebilir/kaynak SınıfEtiketi int64
@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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : Orijinal çözünürlük ve kalitede görüntüler.

  • Veri kümesi boyutu : 562.42 GiB

  • Şekil ( tfds.show_examples ):

Görselleştirme

open_images_v4/300k

  • Yapılandırma açıklaması : Görüntüler 72 JPEG kalitesinde yaklaşık 300.000 piksele sahiptir.

  • Veri kümesi boyutu : 81.92 GiB

  • Şekil ( tfds.show_examples ):

Görselleştirme

open_images_v4/200k

  • Yapılandırma açıklaması : Görüntüler 72 JPEG kalitesinde yaklaşık 200.000 piksele sahiptir.

  • Veri kümesi boyutu : 60.70 GiB

  • Şekil ( tfds.show_examples ):

Görselleştirme