open_images_challenge2019_detection

• Описание :

Open Images - это совместный выпуск около 9 миллионов изображений, аннотированных метками уровня изображения, ограничивающими рамками объектов, масками сегментации объектов и визуальными связями. Этот уникально большой и разнообразный набор данных призван стимулировать современные достижения в области анализа и понимания изображений.

Он содержит данные из трека обнаружения объектов соревнования. Цель этого трека - спрогнозировать жесткую ограничивающую рамку вокруг всех экземпляров объектов 500 классов.

К изображениям добавляются положительные метки уровня изображения, указывающие на наличие определенных классов объектов, и отрицательные метки уровня изображения, указывающие на отсутствие определенных классов. В конкурсе все другие неаннотированные классы исключаются из оценки на этом изображении. Для каждой положительной метки уровня изображения в изображении каждый экземпляр этого класса объектов в изображении был аннотирован.

• Домашняя страница : https://storage.googleapis.com/openimages/web/challenge2019.html

• Исходный код : tfds.object_detection.OpenImagesChallenge2019Detection

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.

• Размер 534.63 GiB : 534.63 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплит :

• Особенности :

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),
    }),
})

• Контролируемые ключи (см. as_supervised ): None

• Цитата :

open_images_challenge2019_detection / 200k (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : изображения имеют максимум 200 000 пикселей при качестве 72 JPEG.

• Размер набора данных : 59.40 GiB

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

open_images_challenge2019_detection / 300 КБ

• Описание конфигурации : изображения имеют максимум 300 000 пикселей при качестве 72 JPEG.

• Размер набора данных : 80.44 GiB

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):