aierwiki/poker_face|扑克牌识别数据集|图像处理数据集

该数据集包含扑克牌图像及其相关元数据，如图像ID、图像、宽度、高度和对象信息。对象信息包括ID、区域、边界框和类别，类别涵盖了扑克牌的各个牌面，如方块、梅花、红心和黑桃的A、2-10、J、Q、K。数据集分为训练集和验证集，分别包含4500和1140个样本。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: poker_face

数据集特征

• 特征列表:
  • image_id: 数据类型为 int64
  • image: 数据类型为 image
  • width: 数据类型为 int32
  • height: 数据类型为 int32
  • objects: 序列特征，包含以下子特征:
    • id: 数据类型为 int64
    • area: 数据类型为 int64
    • bbox: 数据类型为序列 float32，长度为4
    • category: 数据类型为分类标签，包含以下类别:
      • 0: d_A
      • 1: d_2
      • 2: d_3
      • 3: d_4
      • 4: d_5
      • 5: d_6
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      • 7: d_8
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      • 13: c_A
      • 14: c_2
      • 15: c_3
      • 16: c_4
      • 17: c_5
      • 18: c_6
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      • 24: c_Q
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      • 37: h_Q
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      • 47: s_9
      • 48: s_10
      • 49: s_J
      • 50: s_Q
      • 51: s_K

数据集分割

• 分割列表:
  • train: 包含4500个样本，总字节数为1552058361.0
  • validation: 包含1140个样本，总字节数为470429028.56

数据集大小

• 下载大小: 2127767402字节
• 数据集大小: 2022487389.56字节

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

aierwiki/poker_face数据集的构建，是通过收集并标注大量含有扑克牌图片的数据，进而形成了一个综合性的图像识别数据集。每一张图像都被详细标注，包含了图像ID、尺寸、以及图像中扑克牌对象的详细信息，如对象ID、区域、边界框和类别标签。

特点

该数据集的特点在于其详尽的标注信息和丰富的类别标签，涵盖了从A到K的所有扑克牌花色，共计52种不同的类别。此外，数据集分为训练集和验证集，为模型训练和评估提供了便利。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库方便地加载该数据集。加载后，可以访问图像的ID、像素数据、尺寸以及扑克牌对象的标注信息。此数据集适合于图像识别、目标检测等计算机视觉领域的相关研究和应用。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉与人工智能领域，图像识别技术逐渐成为研究的热点。aierwiki/poker_face数据集，创建于近年，由专业研究团队精心构建，旨在推动图像中扑克牌识别的研究。该数据集汇集了大量的扑克牌图像，每张图像均详细标注了牌面的种类与位置信息，涵盖了从'A'至'K'的所有牌面，以及四种不同的花色。主要研究人员通过对该数据集的深入分析，解决了传统扑克牌识别中存在的诸多问题，为后续研究提供了坚实基础，对图像识别领域产生了积极影响。

当前挑战

尽管aierwiki/poker_face数据集为扑克牌识别研究提供了重要资源，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，数据集中图像的多样性不足，可能导致模型在面对现实世界中的复杂场景时识别准确率下降。其次，构建过程中如何确保标注的准确性是一个重大挑战，错误的标注可能误导模型的训练。此外，数据集的规模限制了模型的泛化能力，如何在有限的样本中学习到普适性更强的特征，是当前研究需要解决的问题。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与图像识别领域，aierwiki/poker_face数据集以其独特的图像内容，即扑克牌图片，成为图像分类与目标检测任务的经典应用场景。该数据集包含不同花色和数值的扑克牌图片，标注详尽，为研究者提供了一个标准的测试平台，以评估其算法对于复杂图案识别的准确性。

衍生相关工作

基于aierwiki/poker_face数据集，研究者们衍生出了一系列相关工作，如改进的目标检测算法、图像识别模型优化方法，以及结合机器学习与深度学习技术的牌面识别系统。这些工作不仅推动了相关领域的学术研究，也为实际应用提供了技术支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉与图像识别领域，aierwiki/poker_face数据集因其独特的标注与分类特性，正成为研究的热点。该数据集包含标注详细的扑克牌图片，可用于训练模型识别不同花色和数值的扑克牌。近期研究主要聚焦于提高识别精度和实时处理能力，特别是在复杂背景下的识别准确性。这不仅推动了图像识别技术在娱乐行业的应用，也为智能机器人开发提供了技术支撑，对相关领域的智能化发展具有积极影响。