Open Images V7データセット
Open Images V7は、Googleが提唱する汎用性が高く、広範なデータセットです。コンピュータビジョンの分野の研究を推進することを目的としており、イメージレベルのラベル、オブジェクトのバウンディングボックス、オブジェクトのセグメンテーションマスク、視覚的な関係、ローカライズされたナラティブなど、豊富なデータでアノテーションが付けられた膨大な画像コレクションを誇っています。
見る:物体検出 OpenImagesV7の事前学習済みモデルを使用
Open Images V7の事前トレーニング済みモデル
| モデル | サイズ (ピクセル) | mAPval 50-95 | 速度 CPU ONNX (ms) | 速度 A100 TensorRT (ms) | params (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 18.4 | 142.4 | 1.21 | 3.5 | 10.5 |
| YOLOv8s | 640 | 27.7 | 183.1 | 1.40 | 11.4 | 29.7 |
| YOLOv8m | 640 | 33.6 | 408.5 | 2.26 | 26.2 | 80.6 |
| YOLOv8l | 640 | 34.9 | 596.9 | 2.43 | 44.1 | 167.4 |
| YOLOv8x | 640 | 36.3 | 860.6 | 3.56 | 68.7 | 260.6 |
これらの事前トレーニング済みモデルは、次のように推論またはファインチューニングに使用できます。
学習済みモデルの使用例
from ultralytics import YOLO
# Load an Open Images Dataset V7 pretrained YOLOv8n model
model = YOLO("yolov8n-oiv7.pt")
# Run prediction
results = model.predict(source="image.jpg")
# Start training from the pretrained checkpoint
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Predict using an Open Images Dataset V7 pretrained model
yolo detect predict source=image.jpg model=yolov8n-oiv7.pt
# Start training from an Open Images Dataset V7 pretrained checkpoint
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n-oiv7.pt epochs=100 imgsz=640
主な特徴
- 複数のコンピュータビジョンタスクに適するように、さまざまな方法で注釈が付けられた約900万の画像を包含します。
- 190万枚の画像にわたる600のオブジェクトクラス全体で、驚異的な1,600万個のバウンディングボックスを収容しています。これらのボックスは主に専門家によって手描きされており、高い精度を保証しています。
- 合計330万件の視覚的な関係性アノテーションが利用可能で、1,466件の一意な関係性トリプレット、オブジェクトのプロパティ、および人間の活動について詳しく説明しています。
- V5では、350クラスにわたる280万個のオブジェクトのセグメンテーションマスクが導入されました。
- V6では、記述されたオブジェクトを強調表示する音声、テキスト、およびマウストレースを組み合わせた675,000のローカライズされたナラティブが導入されました。
- V7では、140万枚の画像にまたがる5,827クラスの6,640万のポイントレベルのラベルが導入されました。
- 多様な20,638クラスにわたる6,140万の画像レベルのラベルを包含します。
- 画像分類、物体検出、関係性検出、インスタンスセグメンテーション、マルチモーダル画像記述のための統合プラットフォームを提供します。
データセットの構造
Open Images V7は、さまざまなコンピュータビジョンの課題に対応する複数のコンポーネントで構成されています。
- 画像: 約900万枚の画像。多くの場合、1枚の画像あたり平均8.3個のオブジェクトを含む複雑なシーンを紹介しています。
- バウンディングボックス: 600のカテゴリにわたってオブジェクトを区切る1600万以上のボックス。
- セグメンテーションマスク: これらは、350クラスにわたる280万個のオブジェクトの正確な境界を詳細に示しています。
- 視覚的関係: オブジェクトの関係、プロパティ、およびアクションを示す330万個のアノテーション。
- ローカライズされたナラティブ: 音声、テキスト、およびマウストレースを組み合わせた675,000件の説明。
- ポイントレベルのラベル: 140万枚の画像にわたる6,640万のラベルは、ゼロショット/フューショットのセマンティックセグメンテーションに適しています。
アプリケーション
Open Images V7は、さまざまなコンピュータビジョンタスクにおける最先端モデルのトレーニングと評価の基礎となります。このデータセットの幅広い範囲と高品質のアノテーションにより、コンピュータビジョンを専門とする研究者や開発者にとって不可欠なものとなっています。
主なアプリケーションには、以下が含まれます。
- 高度な物体検出: 複雑なシーンで複数の物体を高精度に識別し、位置を特定するためのモデルをトレーニングします。
- セマンティック理解: オブジェクト間の視覚的な関係を理解するシステムを開発します。
- 画像セグメンテーション: オブジェクトに対して正確なピクセルレベルのマスクを作成し、詳細なシーン分析を可能にします。
- マルチモーダル学習: より豊かなAI理解のために、視覚データとテキスト記述を組み合わせます。
- Zero-shot Learning: 広範なクラスカバレッジを活用して、トレーニング中に見られなかったオブジェクトを識別します。
データセット YAML
Ultralytics open-images-v7.yaml ファイルには、データセットのパス、クラス名、その他トレーニングに必要な設定の詳細が記述されています。
OpenImagesV7.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# Open Images v7 dataset https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html by Google
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/open-images-v7/
# Example usage: yolo train data=open-images-v7.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── open-images-v7 ← downloads here (561 GB)
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: open-images-v7 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 1743042 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 41620 images
test: # test images (optional)
# Classes
names:
0: Accordion
1: Adhesive tape
2: Aircraft
3: Airplane
4: Alarm clock
5: Alpaca
6: Ambulance
7: Animal
8: Ant
9: Antelope
10: Apple
11: Armadillo
12: Artichoke
13: Auto part
14: Axe
15: Backpack
16: Bagel
17: Baked goods
18: Balance beam
19: Ball
20: Balloon
21: Banana
22: Band-aid
23: Banjo
24: Barge
25: Barrel
26: Baseball bat
27: Baseball glove
28: Bat (Animal)
29: Bathroom accessory
30: Bathroom cabinet
31: Bathtub
32: Beaker
33: Bear
34: Bed
35: Bee
36: Beehive
37: Beer
38: Beetle
39: Bell pepper
40: Belt
41: Bench
42: Bicycle
43: Bicycle helmet
44: Bicycle wheel
45: Bidet
46: Billboard
47: Billiard table
48: Binoculars
49: Bird
50: Blender
51: Blue jay
52: Boat
53: Bomb
54: Book
55: Bookcase
56: Boot
57: Bottle
58: Bottle opener
59: Bow and arrow
60: Bowl
61: Bowling equipment
62: Box
63: Boy
64: Brassiere
65: Bread
66: Briefcase
67: Broccoli
68: Bronze sculpture
69: Brown bear
70: Building
71: Bull
72: Burrito
73: Bus
74: Bust
75: Butterfly
76: Cabbage
77: Cabinetry
78: Cake
79: Cake stand
80: Calculator
81: Camel
82: Camera
83: Can opener
84: Canary
85: Candle
86: Candy
87: Cannon
88: Canoe
89: Cantaloupe
90: Car
91: Carnivore
92: Carrot
93: Cart
94: Cassette deck
95: Castle
96: Cat
97: Cat furniture
98: Caterpillar
99: Cattle
100: Ceiling fan
101: Cello
102: Centipede
103: Chainsaw
104: Chair
105: Cheese
106: Cheetah
107: Chest of drawers
108: Chicken
109: Chime
110: Chisel
111: Chopsticks
112: Christmas tree
113: Clock
114: Closet
115: Clothing
116: Coat
117: Cocktail
118: Cocktail shaker
119: Coconut
120: Coffee
121: Coffee cup
122: Coffee table
123: Coffeemaker
124: Coin
125: Common fig
126: Common sunflower
127: Computer keyboard
128: Computer monitor
129: Computer mouse
130: Container
131: Convenience store
132: Cookie
133: Cooking spray
134: Corded phone
135: Cosmetics
136: Couch
137: Countertop
138: Cowboy hat
139: Crab
140: Cream
141: Cricket ball
142: Crocodile
143: Croissant
144: Crown
145: Crutch
146: Cucumber
147: Cupboard
148: Curtain
149: Cutting board
150: Dagger
151: Dairy Product
152: Deer
153: Desk
154: Dessert
155: Diaper
156: Dice
157: Digital clock
158: Dinosaur
159: Dishwasher
160: Dog
161: Dog bed
162: Doll
163: Dolphin
164: Door
165: Door handle
166: Donut
167: Dragonfly
168: Drawer
169: Dress
170: Drill (Tool)
171: Drink
172: Drinking straw
173: Drum
174: Duck
175: Dumbbell
176: Eagle
177: Earrings
178: Egg (Food)
179: Elephant
180: Envelope
181: Eraser
182: Face powder
183: Facial tissue holder
184: Falcon
185: Fashion accessory
186: Fast food
187: Fax
188: Fedora
189: Filing cabinet
190: Fire hydrant
191: Fireplace
192: Fish
193: Flag
194: Flashlight
195: Flower
196: Flowerpot
197: Flute
198: Flying disc
199: Food
200: Food processor
201: Football
202: Football helmet
203: Footwear
204: Fork
205: Fountain
206: Fox
207: French fries
208: French horn
209: Frog
210: Fruit
211: Frying pan
212: Furniture
213: Garden Asparagus
214: Gas stove
215: Giraffe
216: Girl
217: Glasses
218: Glove
219: Goat
220: Goggles
221: Goldfish
222: Golf ball
223: Golf cart
224: Gondola
225: Goose
226: Grape
227: Grapefruit
228: Grinder
229: Guacamole
230: Guitar
231: Hair dryer
232: Hair spray
233: Hamburger
234: Hammer
235: Hamster
236: Hand dryer
237: Handbag
238: Handgun
239: Harbor seal
240: Harmonica
241: Harp
242: Harpsichord
243: Hat
244: Headphones
245: Heater
246: Hedgehog
247: Helicopter
248: Helmet
249: High heels
250: Hiking equipment
251: Hippopotamus
252: Home appliance
253: Honeycomb
254: Horizontal bar
255: Horse
256: Hot dog
257: House
258: Houseplant
259: Human arm
260: Human beard
261: Human body
262: Human ear
263: Human eye
264: Human face
265: Human foot
266: Human hair
267: Human hand
268: Human head
269: Human leg
270: Human mouth
271: Human nose
272: Humidifier
273: Ice cream
274: Indoor rower
275: Infant bed
276: Insect
277: Invertebrate
278: Ipod
279: Isopod
280: Jacket
281: Jacuzzi
282: Jaguar (Animal)
283: Jeans
284: Jellyfish
285: Jet ski
286: Jug
287: Juice
288: Kangaroo
289: Kettle
290: Kitchen & dining room table
291: Kitchen appliance
292: Kitchen knife
293: Kitchen utensil
294: Kitchenware
295: Kite
296: Knife
297: Koala
298: Ladder
299: Ladle
300: Ladybug
301: Lamp
302: Land vehicle
303: Lantern
304: Laptop
305: Lavender (Plant)
306: Lemon
307: Leopard
308: Light bulb
309: Light switch
310: Lighthouse
311: Lily
312: Limousine
313: Lion
314: Lipstick
315: Lizard
316: Lobster
317: Loveseat
318: Luggage and bags
319: Lynx
320: Magpie
321: Mammal
322: Man
323: Mango
324: Maple
325: Maracas
326: Marine invertebrates
327: Marine mammal
328: Measuring cup
329: Mechanical fan
330: Medical equipment
331: Microphone
332: Microwave oven
333: Milk
334: Miniskirt
335: Mirror
336: Missile
337: Mixer
338: Mixing bowl
339: Mobile phone
340: Monkey
341: Moths and butterflies
342: Motorcycle
343: Mouse
344: Muffin
345: Mug
346: Mule
347: Mushroom
348: Musical instrument
349: Musical keyboard
350: Nail (Construction)
351: Necklace
352: Nightstand
353: Oboe
354: Office building
355: Office supplies
356: Orange
357: Organ (Musical Instrument)
358: Ostrich
359: Otter
360: Oven
361: Owl
362: Oyster
363: Paddle
364: Palm tree
365: Pancake
366: Panda
367: Paper cutter
368: Paper towel
369: Parachute
370: Parking meter
371: Parrot
372: Pasta
373: Pastry
374: Peach
375: Pear
376: Pen
377: Pencil case
378: Pencil sharpener
379: Penguin
380: Perfume
381: Person
382: Personal care
383: Personal flotation device
384: Piano
385: Picnic basket
386: Picture frame
387: Pig
388: Pillow
389: Pineapple
390: Pitcher (Container)
391: Pizza
392: Pizza cutter
393: Plant
394: Plastic bag
395: Plate
396: Platter
397: Plumbing fixture
398: Polar bear
399: Pomegranate
400: Popcorn
401: Porch
402: Porcupine
403: Poster
404: Potato
405: Power plugs and sockets
406: Pressure cooker
407: Pretzel
408: Printer
409: Pumpkin
410: Punching bag
411: Rabbit
412: Raccoon
413: Racket
414: Radish
415: Ratchet (Device)
416: Raven
417: Rays and skates
418: Red panda
419: Refrigerator
420: Remote control
421: Reptile
422: Rhinoceros
423: Rifle
424: Ring binder
425: Rocket
426: Roller skates
427: Rose
428: Rugby ball
429: Ruler
430: Salad
431: Salt and pepper shakers
432: Sandal
433: Sandwich
434: Saucer
435: Saxophone
436: Scale
437: Scarf
438: Scissors
439: Scoreboard
440: Scorpion
441: Screwdriver
442: Sculpture
443: Sea lion
444: Sea turtle
445: Seafood
446: Seahorse
447: Seat belt
448: Segway
449: Serving tray
450: Sewing machine
451: Shark
452: Sheep
453: Shelf
454: Shellfish
455: Shirt
456: Shorts
457: Shotgun
458: Shower
459: Shrimp
460: Sink
461: Skateboard
462: Ski
463: Skirt
464: Skull
465: Skunk
466: Skyscraper
467: Slow cooker
468: Snack
469: Snail
470: Snake
471: Snowboard
472: Snowman
473: Snowmobile
474: Snowplow
475: Soap dispenser
476: Sock
477: Sofa bed
478: Sombrero
479: Sparrow
480: Spatula
481: Spice rack
482: Spider
483: Spoon
484: Sports equipment
485: Sports uniform
486: Squash (Plant)
487: Squid
488: Squirrel
489: Stairs
490: Stapler
491: Starfish
492: Stationary bicycle
493: Stethoscope
494: Stool
495: Stop sign
496: Strawberry
497: Street light
498: Stretcher
499: Studio couch
500: Submarine
501: Submarine sandwich
502: Suit
503: Suitcase
504: Sun hat
505: Sunglasses
506: Surfboard
507: Sushi
508: Swan
509: Swim cap
510: Swimming pool
511: Swimwear
512: Sword
513: Syringe
514: Table
515: Table tennis racket
516: Tablet computer
517: Tableware
518: Taco
519: Tank
520: Tap
521: Tart
522: Taxi
523: Tea
524: Teapot
525: Teddy bear
526: Telephone
527: Television
528: Tennis ball
529: Tennis racket
530: Tent
531: Tiara
532: Tick
533: Tie
534: Tiger
535: Tin can
536: Tire
537: Toaster
538: Toilet
539: Toilet paper
540: Tomato
541: Tool
542: Toothbrush
543: Torch
544: Tortoise
545: Towel
546: Tower
547: Toy
548: Traffic light
549: Traffic sign
550: Train
551: Training bench
552: Treadmill
553: Tree
554: Tree house
555: Tripod
556: Trombone
557: Trousers
558: Truck
559: Trumpet
560: Turkey
561: Turtle
562: Umbrella
563: Unicycle
564: Van
565: Vase
566: Vegetable
567: Vehicle
568: Vehicle registration plate
569: Violin
570: Volleyball (Ball)
571: Waffle
572: Waffle iron
573: Wall clock
574: Wardrobe
575: Washing machine
576: Waste container
577: Watch
578: Watercraft
579: Watermelon
580: Weapon
581: Whale
582: Wheel
583: Wheelchair
584: Whisk
585: Whiteboard
586: Willow
587: Window
588: Window blind
589: Wine
590: Wine glass
591: Wine rack
592: Winter melon
593: Wok
594: Woman
595: Wood-burning stove
596: Woodpecker
597: Worm
598: Wrench
599: Zebra
600: Zucchini
# Download script/URL (optional) ---------------------------------------------------------------------------------------
download: |
import warnings
from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS, Path
from ultralytics.utils.checks import check_requirements
check_requirements("fiftyone")
import fiftyone as fo
import fiftyone.zoo as foz
name = "open-images-v7"
fo.config.dataset_zoo_dir = Path(SETTINGS["datasets_dir"]) / "fiftyone" / name
fraction = 1.0 # fraction of full dataset to use
LOGGER.warning("Open Images V7 dataset requires at least **561 GB of free space. Starting download...")
for split in "train", "validation": # 1743042 train, 41620 val images
train = split == "train"
# Load Open Images dataset
dataset = foz.load_zoo_dataset(
name,
split=split,
label_types=["detections"],
max_samples=round((1743042 if train else 41620) * fraction),
)
# Define classes
if train:
classes = dataset.default_classes # all classes
# classes = dataset.distinct('ground_truth.detections.label') # only observed classes
# Export to YOLO format
with warnings.catch_warnings():
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="fiftyone.utils.yolo")
dataset.export(
export_dir=str(Path(SETTINGS["datasets_dir"]) / name),
dataset_type=fo.types.YOLOv5Dataset,
label_field="ground_truth",
split="val" if split == "validation" else split,
classes=classes,
overwrite=train,
)
使用法
画像サイズ640でOpen Images V7データセット上でYOLO11nモデルを100エポックトレーニングするには、次のコードスニペットを使用します。使用可能な引数の包括的なリストについては、モデルのトレーニングページを参照してください。
警告
完全なOpen Images V7データセットは、1,743,042枚のトレーニング画像と41,620枚の検証画像で構成されており、ダウンロードには約561 GBのストレージ容量が必要です。
下記のコマンドを実行すると、データセットがローカルに存在しない場合、自動的にフルデータセットのダウンロードが開始されます。下記の例を実行する前に、以下の点が重要です。
- デバイスに十分なストレージ容量があることを確認してください。
- 安定した高速インターネット接続を確保してください。
学習の例
from ultralytics import YOLO
# Load a COCO-pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model on the Open Images V7 dataset
results = model.train(data="open-images-v7.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Train a COCO-pretrained YOLO11n model on the Open Images V7 dataset
yolo detect train data=open-images-v7.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
サンプルデータとアノテーション
データセットの図は、その豊富さに関する洞察を提供します。
- Open Images V7: この画像は、バウンディングボックス、関係性、セグメンテーションマスクなど、利用可能なアノテーションの深さと詳細を示しています。
研究者は、基本的な物体検出から複雑な関係の識別まで、データセットが対処するさまざまなコンピュータビジョンの課題について、非常に貴重な洞察を得ることができます。多様なアノテーションにより、Open Images V7は、複雑な視覚シーンを理解できるモデルを開発する上で特に価値があります。
引用と謝辞
Open Images V7を研究で使用する場合は、関連論文を引用し、作成者を明記することが推奨されます。
@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 Alexander Kolesnikov and Tom Duerig and Vittorio Ferrari},
title = {The Open Images Dataset V4: Unified image classification, object detection, and visual relationship detection at scale},
year = {2020},
journal = {IJCV}
}
Open Images V7データセットを作成および管理している Google AI チームに心より感謝申し上げます。データセットとその提供内容の詳細については、公式 Open Images V7 ウェブサイトをご覧ください。
よくある質問
Open Images V7データセットとは何ですか？
Open Images V7は、Googleによって作成された広範で汎用性の高いデータセットであり、コンピュータビジョンの研究を促進するように設計されています。画像レベルのラベル、オブジェクトのバウンディングボックス、オブジェクトのセグメンテーションマスク、視覚的な関係、ローカライズされたナラティブが含まれており、オブジェクト検出、セグメンテーション、関係検出など、さまざまなコンピュータビジョンタスクに最適です。
Open Images V7 データセットで YOLO11 モデルをトレーニングするにはどうすればよいですか？
Open Images V7データセットでYOLO11モデルをトレーニングするには、pythonとCLIコマンドの両方を使用できます。640の画像サイズでYOLO11nモデルを100エポックトレーニングする例を次に示します。
学習の例
from ultralytics import YOLO
# Load a COCO-pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model on the Open Images V7 dataset
results = model.train(data="open-images-v7.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Train a COCO-pretrained YOLO11n model on the Open Images V7 dataset
yolo detect train data=open-images-v7.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
引数と設定の詳細については、トレーニングページを参照してください。
Open Images V7データセットの主な特徴は何ですか？
Open Images V7データセットには、約900万枚の画像とさまざまなアノテーションが含まれています。
- バウンディングボックス: 600のオブジェクトクラスにわたる1600万のバウンディングボックス。
- セグメンテーションマスク: 350クラスにわたる280万個のオブジェクトのマスク。
- 視覚的関係: 関係、プロパティ、およびアクションを示す330万のアノテーション。
- ローカライズされたナラティブ: 音声、テキスト、およびマウストレースを組み合わせた675,000の説明。
- ポイントレベルのラベル: 140万枚の画像にわたる6,640万のラベル。
- 画像レベルのラベル: 20,638クラスにわたる6,140万のラベル。
Open Images V7 データセットで利用可能な事前学習済みモデルは何ですか？
Ultralyticsは、Open Images V7データセット用に、サイズとパフォーマンスメトリックが異なる、いくつかのYOLOv8事前トレーニング済みモデルを提供しています。
| モデル | サイズ (ピクセル) | mAPval 50-95 | 速度 CPU ONNX (ms) | 速度 A100 TensorRT (ms) | params (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 18.4 | 142.4 | 1.21 | 3.5 | 10.5 |
| YOLOv8s | 640 | 27.7 | 183.1 | 1.40 | 11.4 | 29.7 |
| YOLOv8m | 640 | 33.6 | 408.5 | 2.26 | 26.2 | 80.6 |
| YOLOv8l | 640 | 34.9 | 596.9 | 2.43 | 44.1 | 167.4 |
| YOLOv8x | 640 | 36.3 | 860.6 | 3.56 | 68.7 | 260.6 |
Open Images V7データセットは、どのようなアプリケーションに使用できますか？
Open Images V7データセットは、さまざまなコンピュータビジョンタスクをサポートしています。
- 画像分類
- 物体検出
- インスタンスセグメンテーション
- 視覚的な関係性検出
- マルチモーダル画像記述
その包括的なアノテーションと幅広い範囲により、機械学習モデルのトレーニングと評価に適しており、アプリケーションセクションで詳述されている実用的なユースケースで強調されています。
📅作成 2年前 ✏️更新 5日前
