open_images_v4

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

Open Images – это набор данных из примерно 9 млн изображений, снабженных аннотациями на уровне изображений и ограничивающими рамками объектов.

Учебный набор V4 содержит 14,6 млн ограничительных рамок для 600 классов объектов на 1,74 млн изображений, что делает его самым большим из существующих наборов данных с аннотациями местоположения объектов. Ящики были в основном нарисованы вручную профессиональными аннотаторами, чтобы обеспечить точность и согласованность. Изображения очень разнообразны и часто содержат сложные сцены с несколькими объектами (в среднем 8,4 на изображение). Кроме того, набор данных аннотирован метками уровня изображения, охватывающими тысячи классов.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

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

• Исходный код : tfds.datasets.open_images_v4.Builder

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Размер загрузки : 565.11 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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),
    }),
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Цитата :

@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 (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : изображения с исходным разрешением и качеством.

• Размер набора данных : 562.42 GiB

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

open_images_v4/300k

• Описание конфигурации : изображения имеют размер примерно 300 000 пикселей с качеством JPEG 72.

• Размер набора данных : 81.92 GiB

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

open_images_v4/200k

• Описание конфигурации : изображения имеют размер примерно 200 000 пикселей с качеством JPEG 72.

• Размер набора данных : 60.70 GiB .

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):