open_images_challenge2019_Detection

  • 설명 :

Open Images는 이미지 수준 레이블, 객체 경계 상자, 객체 분할 마스크 및 시각적 관계로 주석이 달린 최대 900만 개의 이미지로 구성된 공동 릴리스입니다. 이 독특하고 방대하고 다양한 데이터 세트는 이미지 분석 및 이해 분야의 최첨단 발전을 촉진하도록 설계되었습니다.

여기에는 대회의 개체 감지 트랙에서 얻은 데이터가 포함되어 있습니다. 이 트랙의 목표는 500개 클래스의 모든 객체 인스턴스 주위에 긴밀한 경계 상자를 예측하는 것입니다.

이미지에는 특정 객체 클래스가 있음을 나타내는 양수 이미지 수준 레이블과 특정 클래스가 없음을 나타내는 음수 이미지 수준 레이블로 주석이 추가됩니다. 경쟁에서 주석이 추가되지 않은 다른 모든 클래스는 해당 이미지의 평가에서 제외됩니다. 이미지의 각 양수 이미지 수준 레이블에 대해 이미지에 있는 해당 개체 클래스의 모든 인스턴스에 주석이 추가되었습니다.

나뉘다 예
'test' 99,999
'train' 1,743,042
'validation' 41,620
  • 기능 구조 :
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),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
b객체 순서
b객체/bbox B박스특징 (4,) float32
b객체/is_group_of 텐서 부울
객체/레이블 클래스 라벨 정수64
ID 텍스트 끈
영상 영상 (없음, 없음, 3) uint8
사물 순서
객체/신뢰 텐서 float32
객체/라벨 클래스 라벨 정수64
객체/소스 텍스트 끈

open_images_challenge2019_Detection/200k (기본 구성)

  • 구성 설명 : 이미지는 72 JPEG 품질에서 최대 200,000픽셀을 갖습니다.

  • 데이터세트 크기 : 59.06 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ):

심상

open_images_challenge2019_Detection/300k

  • 구성 설명 : 이미지는 72 JPEG 품질에서 최대 300,000픽셀을 갖습니다.

  • 데이터세트 크기 : 80.10 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ):

심상