Francesco/csgo-videogame

csgo-videogame数据集是一个用于对象检测任务的数据集，包含图像及其对象注释。数据集中的每个数据点包括一个图像和其对象注释，对象注释包括对象的ID、面积、边界框和类别。数据集的创建者是通过众包方式进行的，语言为英语，且数据集是单语的。数据集的大小在1K到10K之间，来源于原始数据。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

csgo-videogame

数据集特征

主要特征

• 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: CSGO
    • 1: CT
    • 2: T

数据集结构

数据实例

每个数据点包括一张图像及其对象标注。示例： 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: 图像ID
• image: PIL.Image.Image 对象，包含图像数据
• width: 图像宽度
• height: 图像高度
• objects: 字典，包含对象的边界框元数据
  • id: 标注ID
  • area: 边界框面积
  • bbox: 对象的边界框（COCO格式）
  • category: 对象类别

数据集用途

• 任务类别: 对象检测
• 支持的任务: 用于训练对象检测模型