数据集:

Francesco/pills-sxdht

语言:

en

计算机处理:

monolingual

大小:

1K<n<10K

语言创建人:

found

批注创建人:

crowdsourced

源数据集:

original

其他:

rf100

许可:

cc
英文

药片数据集卡片(pills-sxdht)

**原始的COCO数据集存储在dataset.tar.gz文件中**

数据集概述

pills-sxdht

支持的任务和排行榜

  • 物体检测:该数据集可用于训练物体检测模型。

语言

英语

数据集结构

数据实例

数据点包括图像和其对象注释。

{
  'image_id': 15,
  'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=640x640 at 0x2373B065C18>,
  'width': 964043,
  'height': 640,
  'objects': {
    'id': [114, 115, 116, 117], 
    'area': [3796, 1596, 152768, 81002],
    'bbox': [
      [302.0, 109.0, 73.0, 52.0],
      [810.0, 100.0, 57.0, 28.0],
      [160.0, 31.0, 248.0, 616.0],
      [741.0, 68.0, 202.0, 401.0]
    ], 
    'category': [4, 4, 0, 0]
  }
}

数据字段

  • image:图像ID
  • image:包含图像的PIL.Image.Image对象。请注意,当访问图像列时:dataset[0]["image"],图像文件会被自动解码。解码大量图像文件可能需要很长时间。因此,在访问"image"列之前,首先查询样本索引是很重要的,即dataset[0]["image"]应始终优先于dataset["image"][0]。
  • width:图像宽度
  • height:图像高度
  • objects:包含图像上存在的对象的边界框元数据的字典
    • id:注释ID
    • area:边界框的面积
    • bbox:对象的边界框(以 coco 格式表示)
    • category:对象的类别。
Who are the annotators?

Annotators are Roboflow users

附加信息

许可信息

如果需要查看原始主页,请参阅原始主页 https://universe.roboflow.com/object-detection/pills-sxdht

引用信息

@misc{ pills-sxdht,
    title = { pills sxdht Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { Roboflow 100 },
    howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/pills-sxdht } },
    url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/pills-sxdht },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
    year = { 2022 },
    month = { nov },
    note = { visited on 2023-03-29 },
}"

贡献

感谢 @mariosasko 添加了这个数据集。