ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
Open Images は、画像レベルのラベルとオブジェクト境界ボックスで注釈が付けられた ~9M の画像のデータセットです。
V4 のトレーニング セットには、174 万個の画像の 600 個のオブジェクト クラスに対応する 1460 万個の境界ボックスが含まれており、オブジェクトの位置の注釈を含む既存のデータセットの中で最大のものになります。ボックスは、正確さと一貫性を確保するために、プロのアノテーターによって大部分が手作業で描かれています。画像は非常に多様で、多くの場合、複数のオブジェクトを含む複雑なシーンが含まれています (画像あたり平均 8.4)。さらに、データセットには、何千ものクラスにまたがる画像レベルのラベルで注釈が付けられています。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ホームページ: https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
ソース コード:
tfds.datasets.open_images_v4.Builder
バージョン:
-
2.0.0
(デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ダウンロードサイズ:
565.11 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 125,436 |
'train' | 1,743,042 |
'validation' | 41,620 |
- 機能構造:
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),
}),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
物体 | 順序 | |||
bobjects/bbox | BBoxFeature | (4) | float32 | |
bobjects/is_depiction | テンソル | int8 | ||
bobjects/is_group_of | テンソル | int8 | ||
bobjects/is_inside | テンソル | int8 | ||
bobjects/is_occluded | テンソル | int8 | ||
bobjects/is_truncated | テンソル | int8 | ||
オブジェクト/ラベル | クラスラベル | int64 | ||
オブジェクト/ソース | クラスラベル | int64 | ||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング | ||
オブジェクト | 順序 | |||
オブジェクト/自信 | テンソル | int32 | ||
オブジェクト/ラベル | クラスラベル | int64 | ||
オブジェクト/ソース | クラスラベル | int64 | ||
objects_trainable | 順序 | |||
objects_trainable/信頼 | テンソル | int32 | ||
objects_trainable/ラベル | クラスラベル | int64 | ||
objects_trainable/ソース | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):None
引用:
@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 (デフォルト設定)
構成の説明: 元の解像度と品質の画像。
データセットサイズ:
562.42 GiB
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
open_images_v4/300k
構成の説明: 画像は約 300,000 ピクセルで、72 JPEG 品質です。
データセットサイズ:
81.92 GiB
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
open_images_v4/200k
構成の説明: 画像は約 200,000 ピクセルで、72 JPEG 品質です。
データセットサイズ:
60.70 GiB
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):