road-traffic 数据集数据卡

** 原始的COCO数据集存储在dataset.tar.gz文件中 **

数据集概述

road-traffic

支持的任务和排行榜

• 目标检测 : 数据集可用于训练目标检测模型。

语言

英语

数据集结构

数据实例

数据点由图像及其对象注释组成。

{
  '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 : 图像标识符
• image : 包含图像的PIL.Image.Image对象。注意，访问图像列时，dataset[0]["image"]会自动解码图像文件。解码大量图像文件可能需要相当长的时间。因此在访问“image”列之前，首先查询样本索引很重要，即dataset[0]["image"]应始终优先于dataset["image"][0]
• width : 图像宽度
• height : 图像高度
• objects : 包含图像上出现的对象的边界框元数据的字典
  • id : 注释的标识符
  • area : 边界框的面积
  • bbox : 对象的边界框（以 coco 格式）
  • category : 对象的类别

注释者是Roboflow的用户

其他信息

许可信息

查看原始主页 https://universe.roboflow.com/object-detection/road-traffic

引用信息

@misc{ road-traffic,
    title = { road traffic Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { Roboflow 100 },
    howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/road-traffic } },
    url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/road-traffic },
    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。