Francesco/avatar-recognition-nuexe

--- dataset_info: features: - name: image_id dtype: int64 - name: image dtype: image - name: width dtype: int32 - name: height dtype: int32 - name: objects sequence: - name: id dtype: int64 - name: area dtype: int64 - name: bbox sequence: float32 length: 4 - name: category dtype: class_label: names: '0': avatar '1': Character annotations_creators: - crowdsourced language_creators: - found language: - en license: - cc multilinguality: - monolingual size_categories: - 1K<n<10K source_datasets: - original task_categories: - object-detection task_ids: [] pretty_name: avatar-recognition-nuexe tags: - rf100 --- # Dataset Card for avatar-recognition-nuexe ** The original COCO dataset is stored at `dataset.tar.gz`** ## Dataset Description - **Homepage:** https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe - **Point of Contact:** [e-mail] ### Dataset Summary avatar-recognition-nuexe ### Supported Tasks and Leaderboards - `object-detection`: The dataset can be used to train a model for Object Detection. ### Languages English ## Dataset Structure ### Data Instances A data point comprises an image and its object annotations. ``` { 'image_id': 15, 'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=640x640 at 0x2373B065C18>, 'width': 964043, 'height': 640, 'objects': { 'id': [114, 115, 116, 117], 'area': [3796, 1596, 152768, 81002], 'bbox': [ [302.0, 109.0, 73.0, 52.0], [810.0, 100.0, 57.0, 28.0], [160.0, 31.0, 248.0, 616.0], [741.0, 68.0, 202.0, 401.0] ], 'category': [4, 4, 0, 0] } } ``` ### Data Fields - `image`: the image id - `image`: `PIL.Image.Image` object containing the image. Note that when accessing the image column: `dataset[0]["image"]` the image file is automatically decoded. Decoding of a large number of image files might take a significant amount of time. Thus it is important to first query the sample index before the `"image"` column, *i.e.* `dataset[0]["image"]` should **always** be preferred over `dataset["image"][0]` - `width`: the image width - `height`: the image height - `objects`: a dictionary containing bounding box metadata for the objects present on the image - `id`: the annotation id - `area`: the area of the bounding box - `bbox`: the object's bounding box (in the [coco](https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#coco) format) - `category`: the object's category. #### Who are the annotators? Annotators are Roboflow users ## Additional Information ### Licensing Information See original homepage https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe ### Citation Information ``` @misc{ avatar-recognition-nuexe, title = { avatar recognition nuexe Dataset }, type = { Open Source Dataset }, author = { Roboflow 100 }, howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe } }, url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe }, journal = { Roboflow Universe }, publisher = { Roboflow }, year = { 2022 }, month = { nov }, note = { visited on 2023-03-29 }, }" ``` ### Contributions Thanks to [@mariosasko](https://github.com/mariosasko) for adding this dataset.数据集信息： 特征： - 名称：image_id（图像ID），数据类型：int64 - 名称：image（图像），数据类型：image（图像类型） - 名称：width（图像宽度），数据类型：int32 - 名称：height（图像高度），数据类型：int32 - 名称：objects（目标对象），序列类型： - 名称：id（标注ID），数据类型：int64 - 名称：area（边界框面积），数据类型：int64 - 名称：bbox（边界框），float32类型序列，长度为4 - 名称：category（类别标签），数据类型： 类别标签映射： 命名对应关系： '0'：头像（avatar） '1'：角色（Character） 标注创作者：众包 语言采集方式：发现式（从公开资源中提取） 语言：英语 许可证：知识共享（Creative Commons，CC） 多语言属性：单语言 样本规模：1000 < 样本量 < 10000 源数据集：原创数据集 任务类别：目标检测（object-detection） 任务子类别：无 友好展示名称：avatar-recognition-nuexe 标签：Roboflow 100（RF100） # avatar-recognition-nuexe 数据集卡片 **原始COCO数据集存储于`dataset.tar.gz`文件中** ## 数据集说明 - **主页：** https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe - **联系方式：** [e-mail] ### 数据集概述 avatar-recognition-nuexe ### 支持任务与评测基准 - `目标检测（object-detection）`：本数据集可用于训练目标检测模型。 ### 语言 英语 ## 数据集结构 ### 数据实例 每条数据样本包含一幅图像及其对应的目标标注信息。 { 'image_id': 15, 'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=640x640 at 0x2373B065C18>, 'width': 964043, 'height': 640, 'objects': { 'id': [114, 115, 116, 117], 'area': [3796, 1596, 152768, 81002], 'bbox': [ [302.0, 109.0, 73.0, 52.0], [810.0, 100.0, 57.0, 28.0], [160.0, 31.0, 248.0, 616.0], [741.0, 68.0, 202.0, 401.0] ], 'category': [4, 4, 0, 0] } } ### 数据字段 - `image_id`：图像ID - `image`：包含图像的`PIL.Image.Image`对象。请注意，访问图像列时，`dataset[0]["image"]`会自动解码图像文件。解码大量图像文件可能会耗费显著时长，因此建议优先采用「样本索引+图像列」的访问方式，即**始终优先使用`dataset[0]["image"]`，而非`dataset["image"][0]`** - `width`：图像的像素宽度 - `height`：图像的像素高度 - `objects`：包含图像中所有目标边界框元数据的字典 - `id`：目标的标注编号 - `area`：边界框的像素面积 - `bbox`：目标的边界框，采用[COCO格式](https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#coco) - `category`：目标的类别标签。 #### 标注人员构成 标注人员为Roboflow平台用户。 ## 补充信息 ### 许可信息 详见主页：https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe ### 引用信息 @misc{ avatar-recognition-nuexe, title = { avatar recognition nuexe Dataset }, type = { Open Source Dataset }, author = { Roboflow 100 }, howpublished = { url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe } }, url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/avatar-recognition-nuexe }, journal = { Roboflow Universe }, publisher = { Roboflow }, year = { 2022 }, month = { nov }, note = { visited on 2023-03-29 }, } ### 贡献致谢 感谢[@mariosasko](https://github.com/mariosasko)为本数据集提供收录支持。

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 名称: avatar-recognition-nuexe
• 任务类型: 对象检测 (object-detection)
• 语言: 英语 (en)
• 许可证: 知识共享 (cc)
• 多语言性: 单语种 (monolingual)
• 数据集大小: 1K<n<10K
• 数据源: 原始数据 (original)

数据集结构

数据特征

• image_id: 整数类型 (int64)
• image: 图像类型
• width: 整数类型 (int32)
• height: 整数类型 (int32)
• objects: 序列类型，包含以下子特征:
  • id: 整数类型 (int64)
  • area: 整数类型 (int64)
  • bbox: 序列类型，长度为4的浮点数 (float32)
  • category: 分类标签，包含以下名称:
    • 0: avatar
    • 1: Character

数据实例

每个数据点包含以下信息:

• image_id: 图像的唯一标识
• image: 图像文件，为 PIL.Image.Image 对象
• width: 图像宽度
• height: 图像高度
• objects: 包含图像中对象的元数据，具体包括:
  • id: 对象的标识
  • area: 对象的面积
  • bbox: 对象的边界框坐标
  • category: 对象的类别

注释者

注释者为 Roboflow 用户。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于目标检测任务的小型图像数据集，包含314张统一尺寸（640x640像素）的图像，每张图像均标注有对象边界框和类别信息。数据集分为训练集（225张）、验证集（30张）和测试集（59张），适用于训练和评估目标检测模型，数据来源于Roboflow 100项目。