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 north_east

• 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 :

• 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 :

• 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}
}

open_images_v4/origin (cấu hình mặc định)

• Mô tả cấu hình : Hình ảnh ở độ phân giải và chất lượng gốc.

• Kích thước tập dữ liệu : 562.42 GiB

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

open_images_v4/300k

• Mô tả cấu hình : Hình ảnh có khoảng 300.000 pixel, chất lượng 72 JPEG.

• Kích thước tập dữ liệu : 81.92 GiB

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

open_images_v4/200k

• Mô tả cấu hình : Hình ảnh có khoảng 200.000 pixel, chất lượng 72 JPEG.

• Kích thước tập dữ liệu : 60.70 GiB

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):