joseluhf11/oct-object-detection-v4

数据集oct-object-detection-v4包含OCT（一种眼部扫描）图像，这些图像中有多个对象检测框，采用COCO格式（xmin, ymin, xmax, ymax）。这些框指示与AMD疾病相关的特征。与v3版本不同的是，图像被分组（没有重复的图像在多行中），并且它们可以在对象字段中有多个标签框。因此，有566个独特的图像，对应566行数据，每行一个图像。数据集的结构包括图像ID、图像本身和对象（包含边界框和类别）。数据集分为一个训练集，包含566个示例，总大小为71015506字节。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征:

  • image_id: 数据类型为 int64
  • image: 数据类型为 image
  • objects: 结构化数据，包含以下字段:
    • bbox: 序列类型，内部为 int64 序列
    • categories: 序列类型，内部为 string 序列

• 分割:

  • train: 包含 566 个样本，占用 71015506.0 字节

• 大小:

  • 下载大小: 70817145 字节
  • 数据集大小: 71015506.0 字节

配置

• 默认配置:
  • 数据文件路径: data/train-*

数据集描述

• 数据集包含图像，图像中包含多个目标检测框，格式为 COCO 格式（xmin, ymin, xmax, ymax）。
• 图像为 OCT（眼扫描类型），检测框指示与 AMD 疾病相关的特征。
• 与 v3 版本的不同之处在于，图像被分组（没有重复的图像在多行中），并且每个图像可以有多个标签-框在 objects 字段中。
• 数据集中有 566 个唯一图像，每个图像对应一行数据。