Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

open_images_challenge2019_detection

  • Deskripsi :

Open Images adalah rilis kolaboratif dari ~ 9 juta gambar yang dianotasi dengan label tingkat gambar, kotak pembatas objek, masker segmentasi objek, dan hubungan visual. Kumpulan data unik yang besar dan beragam ini dirancang untuk memacu kemajuan mutakhir dalam menganalisis dan memahami gambar.

Ini berisi data dari trek Deteksi Objek kompetisi. Tujuan dalam lintasan ini adalah untuk memprediksi kotak pembatas yang ketat di sekitar semua instance objek dari 500 kelas.

Gambar dianotasi dengan label tingkat gambar positif, menunjukkan kelas objek tertentu ada, dan dengan label tingkat gambar negatif, menunjukkan kelas tertentu tidak ada. Dalam kompetisi, semua kelas tanpa pemberitahuan lainnya dikeluarkan dari evaluasi dalam gambar itu. Untuk setiap label tingkat gambar positif dalam sebuah gambar, setiap instance dari kelas objek tersebut dalam gambar telah dianotasi.

Membagi Contoh
'test' 99.999
'train' 1.743.042
'validation' 41.620
  • Fitur :
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 / 200k (konfigurasi default)

  • Deskripsi konfigurasi : Gambar memiliki paling banyak 200.000 piksel, dengan kualitas 72 JPEG.

  • Ukuran 59.40 GiB data : 59.40 GiB

  • Gambar ( tfds.show_examples ):

Visualisasi

open_images_challenge2019_detection / 300k

  • Deskripsi konfigurasi : Gambar memiliki paling banyak 300.000 piksel, dengan kualitas 72 JPEG.

  • Ukuran set data : 80.44 GiB

  • Gambar ( tfds.show_examples ):

Visualisasi