Open Images Dataset 完整使用指南
【免费下载链接】dataset The Open Images dataset 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/dataset
Open Images Dataset 是一个由谷歌发起的大规模图像数据集，包含了约900万张标注图像，涵盖了数千个对象类别。该数据集提供了图像级标签和边界框标注，是计算机视觉和机器学习研究的理想资源。
环境准备要求
在开始使用之前，请确保您的系统满足以下基本要求：
- Python 3.6 或更高版本
- Git 版本控制工具
- 至少50GB可用磁盘空间
- 稳定的网络连接
快速安装配置步骤
获取项目代码
首先需要克隆项目仓库到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/dataset
进入项目目录
切换到项目文件夹：
cd dataset
安装Python依赖
项目主要依赖以下Python库：
- boto3：用于AWS S3访问
- tqdm：进度条显示
- botocore：AWS核心库
可以使用pip安装所需依赖：
pip install boto3 tqdm botocore
数据集结构详解
Open Images Dataset 包含三个主要的数据集划分：
- 训练集：9,011,219张图像
- 验证集：41,620张图像
- 测试集：125,436张图像
数据集标注类型
图像级标签
- 机器生成标签：78,977,695个（7,870个类别）
- 人工验证标签：20,868,755个（19,693个类别）
边界框标注
- 训练集：3,709,509个边界框（600个类别）
- 验证集：204,621个边界框
- 测试集：625,282个边界框
数据下载方法
使用下载器脚本
项目提供了专门的下载工具 downloader.py，可以批量下载指定图像列表。使用方法如下：
python downloader.py image_list.txt --num_processes 10 --download_folder ./images
下载数据文件
数据集包含以下主要文件：
- 图像URL和元数据
- 边界框标注文件
- 人工验证的图像级标签
- 机器生成的图像级标签
- 类别和类别描述
数据格式说明
图像列表格式 (images.csv)
ImageID,Subset,OriginalURL,OriginalLandingURL,License,AuthorProfileURL,Author,Title,OriginalSize,OriginalMD5,Thumbnail300KURL
边界框标注格式
ImageID,Source,LabelName,Confidence,XMin,XMax,YMin,YMax,IsOccluded,IsTruncated,IsGroupOf,IsDepiction,IsInside
类别描述格式 (class-descriptions.csv)
/m/025dyy,Box
/m/025f_6,Dussehra
/m/025fh,Professor x
数据集统计信息
标签分布统计
边界框分布统计
实用工具介绍
项目提供了多个实用工具来帮助处理数据：
分类工具
tools/classify.py：基础分类工具tools/classify_oidv2.py：V2版本分类工具
数据处理工具
tools/compute_bottleneck.py：计算瓶颈特征
数据下载脚本
tools/download_data.sh：下载预训练模型
使用示例
下载特定图像
创建一个图像列表文件 image_list.txt，内容格式如下：
train/f9e0434389a1d4dd
train/1a007563ebc18664
test/ea8bfd4e765304db
然后运行下载命令：
python downloader.py image_list.txt
浏览边界框层次结构
可以通过项目提供的HTML文件查看边界框的语义层次结构：
bbox_labels_vis.html
注意事项
- 数据集文件体积较大，建议使用SSD硬盘以获得更好的读写性能
- 下载时选择网络状况较好的时段，避免中断
- 验证Python版本与项目要求匹配
- 确保有足够的存储空间来存储数据集文件
开始使用
现在您已经成功配置了Open Images Dataset，可以开始：
- 探索数据集中的图像和标注
- 使用提供的工具进行数据处理
- 开发自己的计算机视觉模型
通过本指南，您应该能够顺利安装和使用Open Images Dataset进行各种计算机视觉任务的研究和开发。
【免费下载链接】dataset The Open Images dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dat/dataset
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
