imágenes_abiertas_v4

Imágenes abiertas es un conjunto de datos de aproximadamente 9 millones de imágenes que se han anotado con etiquetas de nivel de imagen y cuadros delimitadores de objetos.

El conjunto de entrenamiento de V4 contiene 14,6 millones de cuadros delimitadores para 600 clases de objetos en 1,74 millones de imágenes, lo que lo convierte en el conjunto de datos más grande existente con anotaciones de ubicación de objetos. Los cuadros han sido dibujados en gran parte manualmente por anotadores profesionales para garantizar la precisión y la coherencia. Las imágenes son muy diversas y suelen contener escenas complejas con varios objetos (8,4 por imagen de media). Además, el conjunto de datos se anota con etiquetas a nivel de imagen que abarcan miles de clases.

Separar Ejemplos
'test' 125,436
'train' 1,743,042
'validation' 41,620
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'bobjects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
        'is_depiction': tf.int8,
        'is_group_of': tf.int8,
        'is_inside': tf.int8,
        'is_occluded': tf.int8,
        'is_truncated': tf.int8,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=601),
        'source': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
    }),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'objects': Sequence({
        'confidence': tf.int32,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=19995),
        'source': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
    }),
    'objects_trainable': Sequence({
        'confidence': tf.int32,
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=7186),
        'source': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
bobjetos Secuencia
bobjetos/bbox BBoxCaracterística (4,) tf.float32
bobjects/is_depiction Tensor tf.int8
bobjects/es_grupo_de Tensor tf.int8
bobjects/is_dentro Tensor tf.int8
bobjects/is_occluded Tensor tf.int8
bobjects/is_truncado Tensor tf.int8
bobjetos/etiqueta Etiqueta de clase tf.int64
bobjetos/fuente Etiqueta de clase tf.int64
imagen Imagen (Ninguno, Ninguno, 3) tf.uint8
imagen/nombre de archivo Texto tf.cadena
objetos Secuencia
objetos/confianza Tensor tf.int32
objetos/etiqueta Etiqueta de clase tf.int64
objetos/fuente Etiqueta de clase tf.int64
objetos_entrenables Secuencia
objetos_entrenables/confianza Tensor tf.int32
objetos_entrenables/etiqueta Etiqueta de clase tf.int64
objetos_entrenables/fuente Etiqueta de clase tf.int64
@article{OpenImages,
  author = {Alina Kuznetsova and
            Hassan Rom and
            Neil Alldrin and
            Jasper Uijlings and
            Ivan Krasin and
            Jordi Pont-Tuset and
            Shahab Kamali and
            Stefan Popov and
            Matteo Malloci and
            Tom Duerig and
            Vittorio Ferrari},
  title = {The Open Images Dataset V4: Unified image classification,
           object detection, and visual relationship detection at scale},
  year = {2018},
  journal = {arXiv:1811.00982}
}
@article{OpenImages2,
  author = {Krasin, Ivan and
            Duerig, Tom and
            Alldrin, Neil and
            Ferrari, Vittorio
            and Abu-El-Haija, Sami and
            Kuznetsova, Alina and
            Rom, Hassan and
            Uijlings, Jasper and
            Popov, Stefan and
            Kamali, Shahab and
            Malloci, Matteo and
            Pont-Tuset, Jordi and
            Veit, Andreas and
            Belongie, Serge and
            Gomes, Victor and
            Gupta, Abhinav and
            Sun, Chen and
            Chechik, Gal and
            Cai, David and
            Feng, Zheyun and
            Narayanan, Dhyanesh and
            Murphy, Kevin},
  title = {OpenImages: A public dataset for large-scale multi-label and
           multi-class image classification.},
  journal = {Dataset available from
             https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html},
  year={2017}
}

open_images_v4/original (configuración predeterminada)

  • Descripción de la configuración : imágenes en su resolución y calidad originales.

imágenes_abiertas_v4/300k

  • Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 300 000 píxeles, con una calidad de 72 JPEG.

imágenes_abiertas_v4/200k

  • Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 200 000 píxeles, con una calidad de 72 JPEG.