ओपन इमेज ~9 मिलियन छवियों का एक सहयोगी रिलीज है, जो इमेज-लेवल लेबल, ऑब्जेक्ट बाउंडिंग बॉक्स, ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन मास्क और विज़ुअल रिलेशनशिप के साथ एनोटेट किया गया है। यह विशिष्ट रूप से बड़े और विविध डेटासेट को छवियों के विश्लेषण और समझने में अत्याधुनिक प्रगति को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
इसमें प्रतियोगिता के ऑब्जेक्ट डिटेक्शन ट्रैक का डेटा शामिल है। इस ट्रैक का लक्ष्य 500 वर्गों के सभी ऑब्जेक्ट इंस्टेंसेस के आसपास एक टाइट बाउंडिंग बॉक्स की भविष्यवाणी करना है।
छवियों को सकारात्मक छवि-स्तर के लेबल के साथ एनोटेट किया जाता है, यह दर्शाता है कि कुछ वस्तु वर्ग मौजूद हैं, और नकारात्मक छवि-स्तर के लेबल के साथ, कुछ वर्ग अनुपस्थित होने का संकेत देते हैं। प्रतियोगिता में, अन्य सभी अघोषित वर्गों को उस छवि में मूल्यांकन से बाहर रखा गया है। एक छवि में प्रत्येक सकारात्मक छवि-स्तर के लेबल के लिए, छवि में उस वस्तु वर्ग के प्रत्येक उदाहरण को एनोटेट किया गया था।
होमपेज : https://storage.googleapis.com/openimages/web/challenge2019.html
स्रोत कोड :
tfds.datasets.open_images_challenge2019_detection.Builder
संस्करण :
-
1.0.0
(डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
-
डाउनलोड का आकार :
534.63 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 99,999 |
'train' | 1,743,042 |
'validation' | 41,620 |
- फ़ीचर संरचना :
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),
}),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
bojects | क्रम | |||
बॉबजेक्ट्स/बॉक्स | बीबॉक्स फीचर | (4,) | फ्लोट32 | |
बॉबजेक्ट्स/is_group_of | टेन्सर | बूल | ||
बॉबजेक्ट्स/लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
पहचान | मूलपाठ | डोरी | ||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
वस्तुओं | क्रम | |||
वस्तुओं/आत्मविश्वास | टेन्सर | फ्लोट32 | ||
ऑब्जेक्ट्स / लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
ऑब्जेक्ट्स/स्रोत | मूलपाठ | डोरी |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
उद्धरण :
open_images_challenge2019_detection/200k (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)
कॉन्फिग विवरण : छवियों में अधिकतम 200,000 पिक्सेल, 72 JPEG गुणवत्ता होती है।
डेटासेट का आकार :
59.06 GiB
चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
open_images_challenge2019_detection/300k
कॉन्फ़िग विवरण : छवियों में अधिकतम 300,000 पिक्सेल, 72 JPEG गुणवत्ता होती है।
डेटासेट का आकार :
80.10 GiB
चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):