- 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.
Ana sayfa : https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Kaynak kodu :
tfds.datasets.open_images_v4.Builder
Sürümler :
-
2.0.0
(varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
İndirme boyutu :
565.11 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
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 |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Alıntı :
@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 ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
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 ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
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 ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):