- תיאור :
Open Images הוא מערך נתונים של ~9 מיליון תמונות שצורפו עם תוויות ברמת התמונה ותיבות תוחמות אובייקט.
ערכת ההדרכה של V4 מכילה 14.6 מיליון תיבות תוחמות עבור 600 מחלקות אובייקט ב-1.74 מיליון תמונות, מה שהופך אותו למערך הנתונים הגדול ביותר הקיים עם הערות מיקום אובייקט. הקופסאות צוירו ידנית ברובן על ידי כותבים מקצועיים כדי להבטיח דיוק ועקביות. התמונות מגוונות מאוד ולרוב מכילות סצנות מורכבות עם מספר אובייקטים (8.4 לתמונה בממוצע). יתר על כן, מערך הנתונים מסומן בתוויות ברמת התמונה המשתרעות על פני אלפי מחלקות.
תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
דף הבית : https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
קוד מקור :
tfds.datasets.open_images_v4.Builder
גרסאות :
-
2.0.0
(ברירת מחדל): API חדש מפוצל ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
גודל הורדה :
565.11 GiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 125,436 |
'train' | 1,743,042 |
'validation' | 41,620 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'bobjects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'is_depiction': int8,
'is_group_of': int8,
'is_inside': int8,
'is_occluded': int8,
'is_truncated': int8,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=601),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'objects': Sequence({
'confidence': int32,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=19995),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
'objects_trainable': Sequence({
'confidence': int32,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7186),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
bobjects | סדר פעולות | |||
bobjects/bbox | BBoxFeature | (4,) | לצוף32 | |
bobjects/is_depiction | מוֹתֵחַ | int8 | ||
bobjects/is_group_of | מוֹתֵחַ | int8 | ||
bobjects/is_inside | מוֹתֵחַ | int8 | ||
bobjects/is_occluded | מוֹתֵחַ | int8 | ||
bobjects/is_truncated | מוֹתֵחַ | int8 | ||
bobjects/תווית | ClassLabel | int64 | ||
bobjects/מקור | ClassLabel | int64 | ||
תמונה | תמונה | (אין, אין, 3) | uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | חוּט | ||
חפצים | סדר פעולות | |||
חפצים/ביטחון | מוֹתֵחַ | int32 | ||
חפצים/תווית | ClassLabel | int64 | ||
אובייקטים/מקור | ClassLabel | int64 | ||
חפצים_ניתנים לאימון | סדר פעולות | |||
חפצים_ניתנים לאימון/ביטחון | מוֹתֵחַ | int32 | ||
אובייקטים_ניתנים לאימון/תווית | ClassLabel | int64 | ||
objects_trainable/source | ClassLabel | int64 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
ציטוט :
@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 (תצורת ברירת מחדל)
תיאור תצורה : תמונות ברזולוציה ובאיכות המקוריים שלהן.
גודל מערך נתונים :
562.42 GiB
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
open_images_v4/300k
תיאור תצורה : לתמונות יש בערך 300,000 פיקסלים, באיכות 72 JPEG.
גודל מערך נתונים :
81.92 GiB
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
open_images_v4/200k
תיאור תצורה : לתמונות יש בערך 200,000 פיקסלים, באיכות 72 JPEG.
גודל מערך נתונים :
60.70 GiB
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):