open_images_v4

• ויזואליזציה : חקור ב- Know Your Data north_east

• 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 north_east

• 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 :

• 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 :

• 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 ):