لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

open_images_challenge2019_detection

Open Images هو إصدار تعاوني من 9 ملايين صورة تقريبًا مع تسميات على مستوى الصورة ، ومربعات إحاطة للكائنات ، وأقنعة لتجزئة الكائن ، وعلاقات مرئية. تم تصميم مجموعة البيانات الفريدة الكبيرة والمتنوعة هذه لتحفيز أحدث التطورات في تحليل الصور وفهمها.

يحتوي هذا على البيانات من مسار "اكتشاف الكائنات" الخاص بالمسابقة. الهدف في هذا المسار هو توقع مربع إحاطة ضيق حول جميع مثيلات الكائن المكونة من 500 فئة.

يتم وضع تعليقات توضيحية على الصور بتسميات إيجابية على مستوى الصورة ، تشير إلى وجود فئات معينة من الكائنات ، وبتسميات سلبية على مستوى الصورة ، تشير إلى عدم وجود فئات معينة. في المسابقة ، يتم استبعاد جميع الفئات الأخرى التي لم يتم توضيحها من التقييم في تلك الصورة. لكل تسمية إيجابية على مستوى الصورة في صورة ما ، تم وضع تعليقات توضيحية على كل مثيل لفئة الكائن في الصورة.

انشق، مزق أمثلة
'test' 99999
'train' 1،743،042
'validation' 41620
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'bobjects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
        'is_group_of': tf.bool,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=500),
    }),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'objects': Sequence({
        'confidence': tf.float32,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=500),
        'source': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
})

open_images_challenge2019_detection / 200 كيلو (التكوين الافتراضي)

  • وصف التكوين : تحتوي الصور على 200000 بكسل كحد أقصى ، بجودة 72 JPEG.

  • حجم مجموعة البيانات : 59.40 GiB

  • الشكل ( tfds.show_examples ):

التصور

open_images_challenge2019_detection / 300 كيلو

  • وصف التكوين : تحتوي الصور على 300000 بكسل بحد أقصى ، بجودة 72 JPEG.

  • حجم مجموعة البيانات : 80.44 GiB

  • الشكل ( tfds.show_examples ):

التصور