Francesco/liver-disease

---
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': diseases
'1': ballooning
'2': fibrosis
'3': inflammation
'4': steatosis
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: liver-disease
tags:
- rf100
---

# Dataset Card for liver-disease

** The original COCO dataset is stored at `dataset.tar.gz`**

## Dataset Description

- **Homepage:** https://universe.roboflow.com/object-detection/liver-disease
- **Point of Contact:** [e-mail]

### Dataset Summary

liver-disease

### 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/liver-disease

### Citation Information

```
@misc{ liver-disease,
title = { liver disease Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { Roboflow 100 },
howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/liver-disease } },
url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/liver-disease },
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，数据类型：int64（64位整数）
- 名称：image，数据类型：图像
- 名称：width，数据类型：int32（32位整数）
- 名称：height，数据类型：int32（32位整数）
- 名称：objects，序列类型：
- 名称：id，数据类型：int64（64位整数）
- 名称：area，数据类型：int64（64位整数）
- 名称：bbox（边界框，bounding box），序列类型：float32（32位浮点数），长度为4
- 名称：category，数据类型：
类别标签：
名称映射：
'0': 病变（diseases）
'1': 囊状扩张（ballooning）
'2': 纤维化（fibrosis）
'3': 炎症（inflammation）
'4': 脂肪变性（steatosis）
标注创建者：
- 众包标注（crowdsourced）
语言数据创建方式：
- 现采数据（found）
语言：
- 英语（en）
许可协议：
- 知识共享许可协议（cc）
多语言属性：
- 单语言（monolingual）
样本量区间：
- 1000 < 样本数 < 10000（1K<n<10K）
源数据集：
- 原创数据集（original）
任务类别：
- 目标检测（object-detection）
任务子项：
- 无
数据集简称：肝脏疾病（liver-disease）
标签：
- Roboflow 100（RF100）

# 肝脏疾病数据集卡片

** 原始COCO数据集存储于`dataset.tar.gz`**

## 数据集描述
- **主页**：https://universe.roboflow.com/object-detection/liver-disease
- **联系人**：[e-mail]

### 数据集摘要
肝脏疾病数据集

### 支持任务与排行榜
- `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
一个数据点包含一幅图像及其目标标注信息。

{
'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]
}
}

### 数据字段说明
- `image_id`：图像唯一标识符
- `image`：包含图像的`PIL.Image.Image`对象。请注意，当访问图像列时：`dataset[0]["image"]`会自动对图像文件进行解码。解码大量图像文件可能会耗费大量时间，因此建议优先通过样本索引查询后再访问`"image"`列，即始终优先使用`dataset[0]["image"]`而非`dataset["image"][0]`
- `width`：图像的宽度
- `height`：图像的高度
- `objects`：包含图像中目标边界框元数据的字典
- `id`：标注ID
- `area`：边界框的面积
- `bbox`：目标的边界框，采用[COCO](https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#coco)格式
- `category`：目标所属类别。

#### 标注人员
标注人员为Roboflow平台用户

## 附加信息
### 许可信息
详见原始主页：https://universe.roboflow.com/object-detection/liver-disease

### 引用信息

@misc{ liver-disease,
title = { 肝脏疾病数据集 },
type = { 开源数据集 },
author = { Roboflow 100 },
howpublished = { url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/liver-disease } },
url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/liver-disease },
journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2022 },
month = { 11月 },
note = { 访问于2023年3月29日 },
}

### 贡献
感谢 [@mariosasko](https://github.com/mariosasko) 为本数据集的收录提供支持。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• liver-disease

数据集特征

• 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，浮点数类型 (float32)
  • category: 类别标签，包含以下名称：
    • 0: diseases
    • 1: ballooning
    • 2: fibrosis
    • 3: inflammation
    • 4: steatosis

数据集结构

• 数据实例: 每个数据点包含一张图像及其对象标注。
• 数据字段:
  • image: 图像对象，自动解码。
  • width: 图像宽度。
  • height: 图像高度。
  • objects: 包含对象的元数据，如ID、区域、边界框和类别。

数据集用途

• 任务类别: 对象检测

数据集规模

• 大小: 1K<n<10K

数据集语言

• 语言: 英语

数据集来源

• 来源: 原始数据集

数据集创建者

• 标注者: 众包
• 语言创建者: 发现

数据集许可证

• 许可证: cc

数据集标签

• 标签: rf100

数据集联系信息

• 联系人: [e-mail]