- Tanım :
 
Açık Görüntüler, görüntü düzeyindeki etiketler ve nesne sınırlama kutuları ile açıklamalara eklenmiş yaklaşık 9 milyon görüntüden oluşan bir veri kümesidir.
V4'ün eğitim seti, 1,74 milyon görüntü üzerinde 600 nesne sınıfı için 14,6 milyon sınırlayıcı kutu içerir; bu da onu, nesne konumu açıklamalarına sahip mevcut en büyük veri kümesi haline getirir. Doğruluk ve tutarlılığı sağlamak için kutular büyük ölçüde profesyonel açıklayıcılar tarafından manuel olarak çizilmiştir. Görüntüler çok çeşitlidir ve sıklıkla birden fazla nesnenin yer aldığı karmaşık sahneler içerir (görüntü başına ortalama 8,4). Ayrıca veri kümesine binlerce sınıfı kapsayan görüntü düzeyinde etiketler eklenmiştir.
Ek Belgeler : Kodlu Makaleleri Keşfedin
Ana sayfa : https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
Kaynak kodu :
tfds.datasets.open_images_v4.BuilderSürümler :
-  
2.0.0(varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) 
-  
 İndirme boyutu :
565.11 GiBOtomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'test' | 125.436 | 
 'train' | 1.743.042 | 
 'validation' | 41.620 | 
- Özellik yapısı :
 
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),
    }),
})
- Özellik belgeleri :
 
| Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım | 
|---|---|---|---|---|
| ÖzelliklerDict | ||||
| bobject'ler | Sekans | |||
| bobjects/bbox | BBoxÖzelliği | (4,) | kayan nokta32 | |
| bobjects/is_depiction | Tensör | int8 | ||
| bobjects/is_group_of | Tensör | int8 | ||
| bobjects/is_inside | Tensör | int8 | ||
| bobjects/is_occluded | Tensör | int8 | ||
| bobjects/is_truncated | Tensör | int8 | ||
| bobjects/etiket | SınıfEtiketi | int64 | ||
| bobjects/kaynak | SınıfEtiketi | int64 | ||
| resim | Resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
| resim/dosya adı | Metin | sicim | ||
| nesneler | Sekans | |||
| nesneler/güven | Tensör | int32 | ||
| nesneler/etiket | SınıfEtiketi | int64 | ||
| nesneler/kaynak | SınıfEtiketi | int64 | ||
| eğitilebilen nesneler | Sekans | |||
| nesneler_eğitilebilir/güven | Tensör | int32 | ||
| nesneler_eğitilebilir/etiket | SınıfEtiketi | int64 | ||
| nesneler_eğitilebilir/kaynak | SınıfEtiketi | int64 | 
Denetlenen anahtarlar (
as_supervisedbelgesine bakın):NoneAlıntı :
@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 (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : Orijinal çözünürlük ve kalitede görüntüler.
Veri kümesi boyutu :
562.42 GiBŞekil ( tfds.show_examples ):

- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
open_images_v4/300k
Yapılandırma açıklaması : Görüntüler 72 JPEG kalitesinde yaklaşık 300.000 piksele sahiptir.
Veri kümesi boyutu :
81.92 GiBŞekil ( tfds.show_examples ):

- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
open_images_v4/200k
Yapılandırma açıklaması : Görüntüler 72 JPEG kalitesinde yaklaşık 200.000 piksele sahiptir.
Veri kümesi boyutu :
60.70 GiBŞekil ( tfds.show_examples ):

- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):