이미지 V7 데이터 세트 열기
Open Images V7은 다재다능하고 방대한 데이터 세트입니다( Google). 컴퓨터 비전 분야의 연구를 촉진하는 것을 목표로 하는 이 데이터는 이미지 수준 레이블, 개체 경계 상자, 개체 분할 마스크, 시각적 관계, 지역화된 내러티브 등 방대한 데이터로 주석이 달린 방대한 이미지 컬렉션을 자랑합니다.
Watch: 물체 감지 OpenImagesV7 사전 학습된 모델 사용
이미지 V7 사전 학습된 모델 열기
다음과 같이 추론 또는 미세 조정에 이러한 사전 학습된 모델을 사용할 수 있습니다.
사전 학습된 모델 사용 예
주요 기능
- 다양한 컴퓨터 비전 작업에 맞게 다양한 방식으로 주석이 달린 최대 900만 개의 이미지를 포함합니다.
- 190만 개의 이미지에 600개 오브젝트 클래스에 걸쳐 무려 1,600만 개의 바운딩 박스가 포함되어 있습니다. 이 박스는 주로 전문가가 수작업으로 그려서 높은 정밀도를 보장합니다.
- 1,466개의 고유한 관계 삼각형, 개체 속성 및 인간 활동을 자세히 설명하는 총 3.3M개의 시각적 관계 주석을 사용할 수 있습니다.
- V5는 350개 클래스에 걸쳐 280만 개의 오브젝트에 대한 세분화 마스크를 도입했습니다.
- V6에서는 음성, 텍스트, 마우스 흔적을 통합하여 설명된 개체를 강조하는 675만 개의 현지화된 내러티브를 도입했습니다.
- V7은 5,827개의 클래스에 걸쳐 140만 개의 이미지에 6640만 개의 포인트 레벨 레이블을 도입했습니다.
- 20,638개의 다양한 클래스에 걸쳐 6,140만 개의 이미지 레벨 레이블을 포함합니다.
- 이미지 분류, 객체 감지, 관계 감지, 인스턴스 세분화 및 멀티모달 이미지 설명을 위한 통합 플랫폼을 제공합니다.
데이터 세트 구조
Open Images V7은 다양한 컴퓨터 비전 과제에 대응하는 여러 구성 요소로 구성되어 있습니다:
- 이미지: 약 900만 개의 이미지, 이미지당 평균 8.3개의 개체가 있는 복잡한 장면을 보여주는 경우가 많습니다.
- 바운딩 박스: 600개 카테고리에 걸쳐 개체를 구분하는 1,600만 개 이상의 박스.
- 세분화 마스크: 350개 클래스에 걸쳐 280만 개 오브젝트의 정확한 경계를 세밀하게 묘사합니다.
- 시각적 관계: 개체 관계, 속성 및 동작을 나타내는 3.3M 주석.
- 현지화된 내러티브: 음성, 텍스트, 마우스 흔적을 결합한 675만 개의 설명.
- 포인트 레벨 라벨: 140만 개의 이미지에 6640만 개의 라벨이 있어 제로/소수 샷 시맨틱 세분화에 적합합니다.
애플리케이션
Open Images V7은 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 최첨단 모델을 훈련하고 평가하기 위한 초석입니다. 데이터 세트의 광범위한 범위와 고품질 주석은 컴퓨터 비전 전문 연구자와 개발자에게 없어서는 안 될 필수 요소입니다.
몇 가지 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다:
- 고급 물체 감지: 복잡한 장면에서 여러 개체를 높은 정확도로 식별하고 위치를 파악하도록 모델을 훈련합니다.
- 의미론적 이해: 객체 간의 시각적 관계를 이해하는 시스템을 개발합니다.
- 이미지 세분화: 객체에 대한 정밀한 픽셀 수준의 마스크를 생성하여 상세한 장면 분석을 가능하게 합니다.
- 멀티 모달 학습: 시각적 데이터와 텍스트 설명을 결합하여 AI의 이해를 더욱 풍부하게 합니다.
- 제로 샷 학습: 광범위한 수업 범위를 활용하여 교육 중에 보이지 않는 물체를 식별할 수 있습니다.
데이터 세트 YAML
일반적으로 데이터 세트는 데이터 세트의 구성을 설명하는 YAML(또 다른 마크업 언어) 파일과 함께 제공됩니다. Open Images V7의 경우, 가상의 OpenImagesV7.yaml 가 존재할 수 있습니다. 정확한 경로와 구성은 데이터 집합의 공식 리포지토리 또는 설명서를 참조해야 합니다.
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: ../datasets/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: Doughnut
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, get_ubuntu_version, is_ubuntu
from ultralytics.utils.checks import check_requirements, check_version
check_requirements("fiftyone")
if is_ubuntu() and check_version(get_ubuntu_version(), ">=22.04"):
# Ubuntu>=22.04 patch https://github.com/voxel51/fiftyone/issues/2961#issuecomment-1666519347
check_requirements("fiftyone-db-ubuntu2204")
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("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,
)
사용법
이미지 크기가 640인 100개의 에포크에 대해 Open Images V7 데이터 세트에서 YOLO11n 모델을 훈련하려면 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수의 전체 목록은 모델 학습 페이지를 참조하세요.
경고
전체 Open Images V7 데이터 세트는 1,743,042개의 트레이닝 이미지와 41,620개의 검증 이미지로 구성되어 있으며, 다운로드 시 약 561GB의 저장 공간이 필요합니다.
아래에 제공된 명령을 실행하면 로컬에 아직 없는 경우 전체 데이터 세트가 자동으로 다운로드됩니다. 아래 예제를 실행하기 전에 중요한 사항이 있습니다:
- 기기의 저장 용량이 충분한지 확인합니다.
- 견고하고 빠른 인터넷 연결을 보장합니다.
열차 예시
샘플 데이터 및 주석
데이터 집합의 일러스트레이션을 통해 데이터 집합의 풍부함에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다:
- 이미지 열기 V7: 이 이미지는 경계 상자, 관계 및 분할 마스크를 포함하여 사용 가능한 주석의 깊이와 세부 사항을 보여줍니다.
연구자들은 기본적인 물체 감지부터 복잡한 관계 식별에 이르기까지 데이터 세트가 다루는 다양한 컴퓨터 비전 과제에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다양한 주석을 통해 복잡한 시각적 장면을 이해할 수 있는 모델을 개발하는 데 Open Images V7이 특히 유용합니다.
인용 및 감사
오픈 이미지 V7을 작업에 사용하는 경우 관련 논문을 인용하고 제작자를 인정하는 것이 현명합니다:
@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 데이터세트를 만들고 유지 관리해 주신 Google AI 팀에 진심으로 감사드립니다. 데이터 세트와 해당 제품에 대해 자세히 알아보려면 공식 Open Images V7 웹사이트를 방문하세요.
자주 묻는 질문
오픈 이미지 V7 데이터 세트는 무엇인가요?
Open Images V7은 컴퓨터 비전 분야의 연구를 발전시키기 위해 Google 에서 만든 광범위하고 다재다능한 데이터 세트입니다. 이미지 수준 레이블, 객체 경계 상자, 객체 분할 마스크, 시각적 관계, 지역화된 내러티브가 포함되어 있어 객체 감지, 분할, 관계 감지 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 이상적입니다.
Open Images V7 데이터 세트에서 YOLO11 모델을 학습하려면 어떻게 하나요?
Open Images V7 데이터 세트에서 YOLO11 모델을 훈련하려면 Python 및 CLI 명령을 모두 사용할 수 있습니다. 다음은 이미지 크기가 640인 100개의 에포크에 대해 YOLO11n 모델을 훈련하는 예제입니다:
열차 예시
인수 및 설정에 대한 자세한 내용은 교육 페이지를 참조하세요.
Open Images V7 데이터 세트의 주요 기능은 무엇인가요?
Open Images V7 데이터 세트에는 다양한 주석이 포함된 약 900만 개의 이미지가 포함되어 있습니다:
- 바운딩 박스: 600개 오브젝트 클래스에 걸쳐 1,600만 개의 바운딩 박스.
- 세분화 마스크: 350개 클래스에 걸쳐 280만 개의 오브젝트에 대한 마스크.
- 시각적 관계: 관계, 속성 및 작업을 나타내는 330만 개의 주석이 있습니다.
- 현지화된 내러티브: 음성, 텍스트, 마우스 흔적을 결합한 675,000개의 설명.
- 포인트 레벨 라벨: 140만 개의 이미지에 6,640만 개의 라벨이 있습니다.
- 이미지 레벨 라벨: 20,638개 클래스에 걸쳐 6,140만 개의 레이블이 있습니다.
Open Images V7 데이터 세트에 사용할 수 있는 사전 학습된 모델은 무엇인가요?
Ultralytics 는 각각 다른 크기와 성능 메트릭을 가진 Open Images V7 데이터 세트에 대해 여러 가지 YOLOv8 사전 학습된 모델을 제공합니다:
Open Images V7 데이터 세트는 어떤 애플리케이션에 사용할 수 있나요?
Open Images V7 데이터 세트는 다음과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다:
- 이미지 분류
- 물체 감지
- 인스턴스 세분화
- 시각적 관계 감지
- 멀티모달 이미지 설명
포괄적인 주석과 광범위한 범위로 인해 애플리케이션 섹션에 자세히 설명된 실제 사용 사례에서 강조한 것처럼 고급 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가하는 데 적합합니다.
📅1 년 전 생성됨
✏️ 11 일 전 업데이트됨
