ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

open_images_challenge2019_detection

Open Images คือการเปิดตัวร่วมกันของรูปภาพประมาณ 9 ล้านรูปที่มีป้ายกำกับระดับรูปภาพ กล่องล้อมรอบออบเจ็กต์ มาสก์การแบ่งส่วนออบเจ็กต์ และความสัมพันธ์ทางสายตา ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายที่ไม่เหมือนใครนี้ออกแบบมาเพื่อกระตุ้นความก้าวหน้าในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจภาพ

ข้อมูลนี้มีข้อมูลจากการติดตามการตรวจจับวัตถุของการแข่งขัน เป้าหมายในแทร็กนี้คือการคาดการณ์กล่องที่มีขอบเขตจำกัดรอบอินสแตนซ์ออบเจ็กต์ทั้งหมด 500 คลาส

รูปภาพมีคำอธิบายประกอบด้วยป้ายกำกับระดับรูปภาพเชิงบวก ซึ่งบ่งชี้ว่ามีคลาสอ็อบเจ็กต์บางคลาส และมีป้ายกำกับระดับรูปภาพเชิงลบ ซึ่งบ่งชี้ว่าคลาสบางคลาสขาดหายไป ในการแข่งขัน คลาสที่ไม่มีคำอธิบายประกอบอื่นๆ ทั้งหมดจะไม่รวมอยู่ในการประเมินในภาพนั้น สำหรับป้ายกำกับระดับรูปภาพเชิงบวกแต่ละรายการในรูปภาพ ทุกอินสแตนซ์ของคลาสอ็อบเจ็กต์นั้นในรูปภาพจะได้รับคำอธิบายประกอบ

แยก ตัวอย่าง
'test' 99,999
'train' 1,743,042
'validation' 41,620
  • คุณสมบัติ:
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),
    }),
})
  • คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

  • อ้างอิง:

open_images_challenge2019_detection/200k (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

  • คำอธิบาย Config: ภาพมีที่มากที่สุด 200,000 พิกเซลที่ 72 ที่มีคุณภาพ JPEG

  • ขนาดชุด: 59.40 GiB

  • รูป ( tfds.show_examples ):

การสร้างภาพ

open_images_challenge2019_detection/300k

  • คำอธิบาย Config: ภาพมีที่มากที่สุด 300,000 พิกเซลที่ 72 ที่มีคุณภาพ JPEG

  • ขนาดชุด: 80.44 GiB

  • รูป ( tfds.show_examples ):

การสร้างภาพ