open_images_challenge2019_detection

• Opis :

Open Images to wspólne wydanie około 9 milionów obrazów opatrzonych etykietami na poziomie obrazu, ramkami ograniczającymi obiekty, maskami segmentacji obiektów i relacjami wizualnymi. Ten wyjątkowo duży i zróżnicowany zbiór danych ma na celu pobudzenie najnowocześniejszego postępu w analizowaniu i rozumieniu obrazów.

Zawiera dane ze ścieżki wykrywania obiektów zawodów. Celem tej ścieżki jest przewidzenie wąskiej ramki ograniczającej wokół wszystkich instancji obiektów z 500 klas.

Obrazy są oznaczone pozytywnymi etykietami na poziomie obrazu, wskazującymi obecność pewnych klas obiektów, oraz negatywnymi etykietami na poziomie obrazu, wskazującymi na nieobecność pewnych klas. W konkursie wszystkie inne klasy bez adnotacji są wyłączone z oceny na tym obrazie. Dla każdej pozytywnej etykiety na poziomie obrazu opatrzono adnotacją każde wystąpienie tej klasy obiektów na obrazie.

• Strona główna : https://storage.googleapis.com/openimages/web/challenge2019.html

• Kod źródłowy : tfds.datasets.open_images_challenge2019_detection.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Brak informacji o wydaniu.

• Rozmiar pobierania : 534.63 GiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Cytat :

open_images_challenge2019_detection/200k (konfiguracja domyślna)

• Opis konfiguracji : Obrazy mają maksymalnie 200 000 pikseli i jakość JPEG 72.

• Rozmiar zbioru danych : 59.06 GiB

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

open_images_challenge2019_detection/300k

• Opis konfiguracji : Obrazy mają maksymalnie 300 000 pikseli i jakość JPEG 72.

• Rozmiar zbioru danych : 80.10 GiB

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):