数据集:

keremberke/csgo-object-detection

英文

数据集标签

['ct', 'cthead', 't', 'thead']

图像数量

{'train': 3879, 'valid': 383, 'test': 192}

如何使用

pip install datasets
  • 载入数据集:
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("keremberke/csgo-object-detection", name="full")
example = ds['train'][0]

Roboflow 数据集页面

https://universe.roboflow.com/asd-culfr/wlots/dataset/1

引用

@misc{ wlots_dataset,
    title = { wlots Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { asd },
    howpublished = { \\url{ https://universe.roboflow.com/asd-culfr/wlots } },
    url = { https://universe.roboflow.com/asd-culfr/wlots },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
    year = { 2022 },
    month = { may },
    note = { visited on 2023-01-27 },
}

许可证

CC BY 4.0

数据集概述

此数据集于2022年12月28日GMT时间下午8:08通过roboflow.com导出

Roboflow是一个端到端的计算机视觉平台,可帮助您

  • 与团队合作进行计算机视觉项目
  • 收集和组织图像
  • 理解非结构化图像数据
  • 标注和创建数据集
  • 导出、训练和部署计算机视觉模型
  • 使用主动学习来改进您的数据集

其中包括4454张图像.Ct-cthead-t-thead以COCO格式进行注释。

对每个图像应用了以下预处理:

  • 自动调整像素数据的方向(带EXIF方向去除)
  • 调整大小为416x416(以填充方式进行中心裁剪)

创建了每个源图像的3个版本的以下增强:

  • 随机亮度调整在-15%和+15%之间