alfafood / README.md
mllab's picture
Update README.md
bd1b616
|
raw
history blame
2.86 kB
metadata
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 формате) для объёктов на фотографии
    • category: массив для идентификаторов категорий объектов на изображении.

Также в репозитории присутствует id2cat.json со словарем соответствий идентификатора категории её названию.

Data Splits

Все данные находятся в train сплите. Пользователи могут разбить датасет по своему усмотрению. Датасет содержит 3346 изображений с аннотациями.