File size: 2,663 Bytes
73cba2a a8ab4f2 73cba2a f53acf7 e0b70de f53acf7 e0b70de 11b613a 56f8606 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 |
---
dataset_info:
features:
- name: image
dtype: image
- name: objects
struct:
- name: bbox
sequence:
sequence: float64
- name: categories
sequence: int64
splits:
- name: train
num_bytes: 14616722750.594
num_examples: 3346
download_size: 12291691249
dataset_size: 14616722750.594
license: unknown
task_categories:
- object-detection
language:
- ru
tags:
- food
- detection
pretty_name: AlfaFood
size_categories:
- 1K<n<10K
---
### Dataset Summary
AlfaFood - это датасет для детекции столовых блюд на подносах.
Некоторыми особенностями этого датасета являются:
- высокое качество изображений
- большое количество аннотаций
- изобрежания получены из столовой офиса Альфа-Банка
### Supported Tasks
- `object-detection`: этот датасет может быть использован для обучения моделей для задачи Object Detection.
### Languages
Русский
## Dataset Structure
### Data Instances
Элемент датасета представляет из себя изображение и аннотацию к нему. Пример:
```
{
'image': <PIL.MpoImagePlugin.MpoImageFile image mode=RGB size=4000x3000 at 0x1CCDD0C1100>,
'objects':
{'bbox':
[
[2408.8, 636.46, 561.7, 610.14],
[527.44, 969.39, 530.49, 446.34],
[1185.98, 384.02, 515.85, 486.59],
[1500.61, 471.83, 354.88, 519.51],
[1701.83, 548.66, 486.59, 610.97],
[1862.8, 559.63, 369.52, 589.03],
[644.51, 18.17, 2539.03, 1500.0]
],
'categories': [13, 8, 9, 11, 12, 12, 99]
}
}
```
### Data Fields
- `image`: `PIL.MpoImagePlugin.MpoImageFile` объект, содержащий изображение.
- `objects`: словарь с данными об изображении.
- `bbox`: массив с ограничительными рамка (в [coco](https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#coco) формате) для объёктов на фотографии
- `category`: массив для идентификаторов категорий объектов на изображении.
### Data Splits
Все данные находятся в `train` сплите. Пользователи могут разбить датасет по своему усмотрению. Датасет содержит 3346 изображений с аннотациями.
|