Francesco/circuit-elements

---
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
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- name: category
dtype:
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'0': circuit
'1': Button
'2': Buzzer
'3': Capacitor
'4': Capacitor Jumper
'5': Capacitor Network
'6': Clock
'7': Connector
'8': Diode
'9': EM
'10': Electrolytic Capacitor
'11': Electrolytic capacitor
'12': Ferrite Bead
'13': Flex Cable
'14': Fuse
'15': IC
'16': Inductor
'17': Jumper
'18': Led
'19': Pads
'20': Pins
'21': Potentiometer
'22': RP
'23': Resistor
'24': Resistor Jumper
'25': Resistor Network
'26': Switch
'27': Test Point
'28': Transducer
'29': Transformer
'30': Transistor
'31': Unknown Unlabeled
annotations_creators:
- crowdsourced
language_creators:
- found
language:
- en
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- cc
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- monolingual
size_categories:
- 1K<n<10K
source_datasets:
- original
task_categories:
- object-detection
task_ids: []
pretty_name: circuit-elements
tags:
- rf100
---

# Dataset Card for circuit-elements

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

## Dataset Description

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

### Dataset Summary

circuit-elements

### 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/circuit-elements

### Citation Information

```
@misc{ circuit-elements,
title = { circuit elements Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { Roboflow 100 },
howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/circuit-elements } },
url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/circuit-elements },
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
- 名称：image，数据类型：image（图像）
- 名称：width，数据类型：int32
- 名称：height，数据类型：int32
- 名称：objects，序列类型：
- 名称：id，数据类型：int64
- 名称：area，数据类型：int64
- 名称：bbox，序列类型：float32，长度为4
- 名称：category，数据类型：
类别标签：
名称映射：
'0': 电路（circuit）
'1': 按键（Button）
'2': 蜂鸣器（Buzzer）
'3': 电容器（Capacitor）
'4': 跨接电容器（Capacitor Jumper）
'5': 电容网络（Capacitor Network）
'6': 时钟元件（Clock）
'7': 连接器（Connector）
'8': 二极管（Diode）
'9': 电磁元件（EM）
'10': 电解电容器（Electrolytic Capacitor）
'11': 电解电容器（Electrolytic capacitor）
'12': 铁氧体磁珠（Ferrite Bead）
'13': 柔性排线（Flex Cable）
'14': 保险丝（Fuse）
'15': 集成电路（IC）
'16': 电感器（Inductor）
'17': 跳线（Jumper）
'18': 发光二极管（Led）
'19': 焊盘（Pads）
'20': 引脚（Pins）
'21': 电位器（Potentiometer）
'22': RP（RP）
'23': 电阻器（Resistor）
'24': 电阻跨接片（Resistor Jumper）
'25': 电阻网络（Resistor Network）
'26': 开关（Switch）
'27': 测试点（Test Point）
'28': 换能器（Transducer）
'29': 变压器（Transformer）
'30': 晶体管（Transistor）
'31': 未标注未知类别（Unknown Unlabeled）
标注创建者：
- 众包（crowdsourced）
语言创建方式：
- 现有数据采集（found）
语言：
- 英语（en）
许可协议：
- 知识共享许可协议（cc）
多语言类型：
- 单语言（monolingual）
样本量范围：
- 1000<n<10000
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
友好名称：circuit-elements（电路元件）
标签：
- Roboflow 100（rf100）

# 电路元件（circuit-elements）数据集卡片

** 原始COCO数据集存储于`dataset.tar.gz` **

## 数据集说明
- **主页:** https://universe.roboflow.com/object-detection/circuit-elements
- **联系方式:** [e-mail]

### 数据集概览
circuit-elements（电路元件）

### 支持的任务与排行榜
- `目标检测（object-detection）`: 该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 RGB模式图像，尺寸640x640，内存地址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较长时间，因此建议优先通过样本索引查询，即**始终优先使用`dataset[0]["image"]`而非`dataset["image"][0]`**
- `width`: 图像宽度
- `height`: 图像高度
- `objects`: 包含图像内目标的边界框元数据的字典
- `id`: 标注唯一标识符
- `area`: 边界框的面积
- `bbox`: 目标的边界框，采用COCO格式（参考https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#coco）
- `category`: 目标所属类别。

#### 标注人员说明
标注人员为Roboflow平台用户

## 附加信息
### 许可信息
详见原主页：https://universe.roboflow.com/object-detection/circuit-elements

### 引用信息

@misc{ circuit-elements,
title = { 电路元件（circuit elements）数据集 },
type = { 开源数据集 },
author = { Roboflow 100 },
howpublished = { url{ https://universe.roboflow.com/object-detection/circuit-elements } },
url = { https://universe.roboflow.com/object-detection/circuit-elements },
journal = { Roboflow 宇宙 },
publisher = { Roboflow },
year = { 2022 },
month = { 11月 },
note = { 访问时间：2023-03-29 },
}

### 致谢
感谢[@mariosasko](https://github.com/mariosasko)贡献本数据集。

原始信息汇总

数据集卡片 for circuit-elements

数据集描述

数据集概要

circuit-elements

支持的任务和排行榜

• object-detection: 该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

一个数据点包含一张图片及其对象注释。

json { 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: 图片ID，数据类型为int64。
• image: PIL.Image.Image对象，包含图片。
• width: 图片宽度，数据类型为int32。
• height: 图片高度，数据类型为int32。
• objects: 包含对象边界框元数据的字典。
  • id: 注释ID，数据类型为int64。
  • area: 边界框面积，数据类型为int64。
  • bbox: 对象的边界框（采用COCO格式），数据类型为float32，长度为4。
  • category: 对象的类别，数据类型为class_label，类别名称包括：
    • 0: circuit
    • 1: Button
    • 2: Buzzer
    • 3: Capacitor
    • 4: Capacitor Jumper
    • 5: Capacitor Network
    • 6: Clock
    • 7: Connector
    • 8: Diode
    • 9: EM
    • 10: Electrolytic Capacitor
    • 11: Electrolytic capacitor
    • 12: Ferrite Bead
    • 13: Flex Cable
    • 14: Fuse
    • 15: IC
    • 16: Inductor
    • 17: Jumper
    • 18: Led
    • 19: Pads
    • 20: Pins
    • 21: Potentiometer
    • 22: RP
    • 23: Resistor
    • 24: Resistor Jumper
    • 25: Resistor Network
    • 26: Switch
    • 27: Test Point
    • 28: Transducer
    • 29: Transformer
    • 30: Transistor
    • 31: Unknown Unlabeled

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对象检测任务的小型数据集，包含772张640x640像素的图像及其物体标注信息，标注内容包括物体ID、区域面积、边界框和类别。数据集已划分为训练集、验证集和测试集。