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open_images_challenge2019_detection

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।

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 ):

VISUALIZATION

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 ):

VISUALIZATION