Link to this sectionOpen Images V7 데이터셋#
Open Images V7은 Google에서 제작한 대규모 객체 탐지 데이터셋으로, Ultralytics 구성 내에 601개의 객체 클래스에 걸쳐 1,743,042개의 학습 이미지와 41,620개의 검증 이미지를 포함하고 있습니다. 업스트림 릴리스는 이미지 수준 라벨, 경계 상자(bounding box), 세그멘테이션 마스크, 시각적 관계 및 지역화된 내러티브가 주석으로 달린 약 900만 개의 이미지를 포함하며, 컴퓨터 비전 분야에서 가장 광범위한 주석 리소스 중 하나입니다.
Watch: Object Detection Using an Open Images V7 Pretrained Model
Link to this sectionOpen Images V7 사전 학습 모델#
Ultralytics는 Open Images V7으로 사전 학습된 5개의 YOLOv8 모델을 제공하므로, 데이터셋을 다운로드하지 않고도 601개 클래스를 탐지할 수 있습니다:
| 모델 | 크기 (픽셀) | mAPval 50-95 | 속도 CPU ONNX (ms) | 속도 A100 TensorRT (ms) | 파라미터 (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 |
아래 시각화는 이 모델들이 탐지할 수 있는 객체 클래스의 범위를 보여줍니다:
다음과 같이 이 체크포인트에서 예측을 실행하거나 파인튜닝을 시작할 수 있습니다.
사전 학습 모델 사용 예시
from ultralytics import YOLO
# Load an Open Images 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)Link to this section주요 특징#
- Open Images V7은 다중 컴퓨터 비전 작업을 위해 주석이 달린 약 900만 개의 이미지를 포함하며, 이미지당 평균 8.3개의 객체가 있습니다.
- 190만 개의 이미지에 있는 1,600만 개의 경계 상자 중 약 90%는 전문 주석 작성자가 직접 그려 높은 정밀도를 보장합니다.
- 주석은 상자를 넘어 확장됩니다: 1,466개의 삼중항을 다루는 330만 개의 시각적 관계 주석, 350개 클래스에 걸친 280만 개의 객체에 대한 세그멘테이션 마스크(V5에서 추가됨), 67만 5천 개의 지역화된 내러티브(V6), 그리고 5,827개 클래스에 걸쳐 140만 개의 이미지에 대한 6,640만 개의 포인트 수준 라벨(V7)이 포함됩니다.
- 61.4 million image-level labels across 20,638 classes make the dataset suitable for image classification and multimodal research alongside detection and instance segmentation.
Link to this section데이터셋 구조#
Ultralytics open-images-v7.yaml 구성은 Open Images V7의 탐지 하위 집합을 다운로드합니다:
| Split | 이미지 | 설명 |
|---|---|---|
| 학습(Train) | 1,743,042 | 모델 학습용 상자 주석 이미지 |
| 검증 | 41,620 | 평가 및 벤치마킹을 위한 보류(held-out) 이미지 |
이 구성은 Accordion에서 Zucchini까지 0–600으로 인덱싱된 601개의 객체 클래스를 정의합니다. Google의 문서는 이 수치를 600으로 반올림하지만, 공식 박스 가능 클래스 목록과 Ultralytics YAML 모두 601개의 항목을 포함합니다. 구성의 test: 키는 비워져 있습니다.
Link to this section응용 분야#
Open Images V7은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 걸쳐 모델을 학습하고 평가하는 것을 지원합니다:
- 대규모 어휘 객체 탐지: 601개의 클래스를 통해 Open Images V7으로 학습된 탐지기는 COCO로 학습된 탐지기보다 훨씬 더 많은 카테고리를 인식합니다.
- 시각적 관계 탐지: 330만 개의 관계 주석은 객체 간의 상호 작용을 이해하는 모델을 지원합니다.
- 인스턴스 세그멘테이션: 280만 개의 객체에 대한 마스크는 픽셀 수준의 장면 분석을 가능하게 합니다.
- 멀티모달 학습: 음성, 텍스트 및 마우스 궤적을 결합한 지역화된 내러티브는 시각적 데이터를 풍부한 설명과 연결합니다.
- Zero-shot 평가: 광범위한 클래스 범위는 모델이 학습 중에 보지 못한 객체를 어떻게 처리하는지 평가하는 데 도움을 줍니다.
자신의 이미지를 라벨링하고 브라우저에서 대규모 데이터셋을 학습 및 관리하려면 Ultralytics Platform을 통해 전체 워크플로를 실행하십시오.
Link to this section데이터셋 YAML#
open-images-v7.yaml 파일은 데이터셋 경로, 클래스 이름 및 기타 메타데이터를 포함한 데이터셋 구성을 정의합니다. 이 파일은 Ultralytics 저장소의 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/open-images-v7.yaml에서 유지 관리됩니다.
ultralytics/cfg/datasets/open-images-v7.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,
)Link to this section사용법#
561 GB 다운로드
Open Images V7은 처음 사용 시 자동으로 다운로드되며, 1,743,042개의 학습 이미지와 41,620개의 검증 이미지를 위해 약 561 GB의 여유 디스크 공간이 필요합니다. 다운로드 스크립트는 fiftyone 패키지를 설치하여 이미지를 가져오고 주석을 YOLO 형식으로 변환하며, 이는 연결 상태 및 하드웨어에 따라 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
이미지 크기 640으로 100 에포크 동안 Open Images V7 데이터셋에서 YOLO26n 모델을 학습하려면 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수에 대한 전체 목록은 모델 학습 페이지를 참조하십시오.
훈련 예제
from ultralytics import YOLO
# Load a COCO-pretrained YOLO26n model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Train the model on the Open Images V7 dataset
results = model.train(data="open-images-v7.yaml", epochs=100, imgsz=640)Link to this section샘플 이미지 및 주석#
아래 샘플은 Open Images V7이 단일 이미지 위에 레이어로 제공하는 경계 상자, 관계 및 마스크 주석을 보여줍니다:
Link to this section인용 및 감사의 글#
연구 또는 개발 작업에 Open Images V7 데이터셋을 사용하는 경우 다음 논문을 인용해 주십시오:
인용
@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 데이터셋을 구축하고 유지 관리해 준 Google AI 팀에 감사를 표합니다. 데이터셋에 대한 자세한 내용은 공식 Open Images V7 웹사이트를 방문하십시오.
Link to this sectionFAQ#
Link to this sectionOpen Images V7 데이터셋은 무엇에 사용됩니까?#
Open Images V7 데이터셋은 머신러닝 및 컴퓨터 비전 분야에서 객체 탐지 모델을 학습하고 평가하는 데 사용됩니다. Ultralytics 구성은 601개의 객체 클래스에 걸쳐 1,743,042개의 학습 이미지와 41,620개의 검증 이미지를 제공하며, 업스트림 릴리스에는 더 광범위한 연구를 위한 세그멘테이션 마스크, 시각적 관계, 지역화된 내러티브 및 포인트 수준 라벨도 포함되어 있습니다.
Link to this sectionOpen Images V7 데이터셋에는 몇 개의 이미지와 클래스가 포함되어 있습니까?#
Ultralytics open-images-v7.yaml 구성은 601개의 객체 클래스, 1,743,042개의 학습 이미지와 41,620개의 검증 이미지를 다루며, 테스트 세트는 없습니다. 전체 업스트림 릴리스는 약 900만 개의 이미지에 걸쳐 있으며, Google 문서는 박스 가능 클래스 수를 600개로 반올림하지만 공식 클래스 목록에는 601개의 항목이 포함되어 있습니다.
Link to this sectionOpen Images V7 데이터셋 다운로드 크기는 얼마입니까?#
Open Images V7은 약 561 GB의 여유 디스크 공간이 필요하며 data="open-images-v7.yaml"으로 처음 학습을 시작할 때 자동으로 다운로드됩니다. 다운로드 스크립트는 fiftyone 패키지를 설치하고 주석을 YOLO 형식으로 변환합니다. 더 작은 데이터셋이 필요한 경우 탐지 데이터셋 개요를 탐색하십시오.
Link to this sectionOpen Images V7 데이터셋에서 YOLO26 모델을 어떻게 학습합니까?#
Open Images V7 데이터셋에서 YOLO26 모델을 학습하려면 Python 및 CLI 명령을 모두 사용할 수 있습니다. 이미지 크기 640으로 100 에포크 동안 YOLO26n 모델을 학습하는 예시는 다음과 같습니다:
훈련 예제
from ultralytics import YOLO
# Load a COCO-pretrained YOLO26n model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Train the model on the Open Images V7 dataset
results = model.train(data="open-images-v7.yaml", epochs=100, imgsz=640)인수 및 설정에 대한 자세한 내용은 학습 페이지를 참조하십시오.
Link to this section데이터셋을 다운로드하지 않고 Open Images V7 사전 학습 모델을 사용할 수 있습니까?#
네. 5개의 Open Images V7 사전 학습 모델(yolov8n-oiv7.pt부터 yolov8x-oiv7.pt까지, 18.4~36.3 mAP 범위)은 즉시 601개 클래스를 모두 탐지하므로, 561 GB를 다운로드할 필요 없이 자신의 이미지로 예측을 실행할 수 있습니다.
Link to this sectionOpen Images V7은 COCO 데이터셋과 어떻게 비교됩니까?#
Open Images V7은 더 크고 광범위합니다: 601개의 객체 클래스와 1,743,042개의 학습 이미지를 포함하며, COCO는 80개의 클래스와 118,287개의 학습 이미지를 포함합니다. COCO는 탐지기 성능을 비교하는 표준 벤치마크로 남아 있으며, Open Images V7은 대규모 어휘 탐지 및 광범위한 카테고리 범위가 필요한 사전 학습 모델에 더 적합합니다.