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 фотографииcategory
: 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.