open_images_v4

Sự miêu tả :

Hình ảnh mở là tập dữ liệu gồm ~ 9 triệu hình ảnh đã được chú thích bằng nhãn cấp độ hình ảnh và hộp giới hạn đối tượng.

Tập huấn luyện của V4 chứa 14,6M hộp giới hạn cho 600 lớp đối tượng trên 1,74M hình ảnh, khiến nó trở thành tập dữ liệu lớn nhất hiện có với chú thích vị trí đối tượng. Các hộp phần lớn được vẽ thủ công bởi các nhà chú thích chuyên nghiệp để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Các hình ảnh rất đa dạng và thường chứa các cảnh phức tạp với nhiều đối tượng (trung bình 8,4 trên mỗi ảnh). Hơn nữa, tập dữ liệu được chú thích bằng nhãn cấp độ hình ảnh trải rộng trên hàng nghìn lớp.

Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã
Trang chủ : https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Mã nguồn : tfds.datasets.open_images_v4.Builder
Phiên bản :
- 2.0.0 (mặc định): API phân chia mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
Kích thước tải xuống : 565.11 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không
Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
`'test'`	125.436
`'train'`	1.743.042
`'validation'`	41.620

Cấu trúc tính năng :

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),
    }),
})

Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D
	Tính năngDict
đồ vật	Sự liên tiếp
bobjects/bbox	Tính năng BBox	(4,)	phao32
bobjects/is_description	Tenxơ		int8
đối tượng/is_group_of	Tenxơ		int8
bobjects/is_inside	Tenxơ		int8
đối tượng/is_occluded	Tenxơ		int8
bobjects/is_truncated	Tenxơ		int8
đối tượng/nhãn	Nhãn lớp		int64
đối tượng/nguồn	Nhãn lớp		int64
hình ảnh	Hình ảnh	(Không, Không, 3)	uint8
hình ảnh/tên tập tin	Chữ		sợi dây
các đối tượng	Sự liên tiếp
đồ vật/sự tự tin	Tenxơ		int32
đồ vật/nhãn	Nhãn lớp		int64
đối tượng/nguồn	Nhãn lớp		int64
đối tượng_có thể đào tạo được	Sự liên tiếp
object_có thể đào tạo/tự tin	Tenxơ		int32
object_trainable/nhãn	Nhãn lớp		int64
object_trainable/nguồn	Nhãn lớp		int64

Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None
Trích dẫn :

@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}
}