joseluhf11/oct-object-detection-v3-merge

该数据集由OCT（一种眼部扫描）图像组成，这些图像带有与AMD疾病相关的特征的多重对象检测框，采用coco格式（x,y,w,h）。与v2版本相比，该数据集的唯一区别在于类别字段必须为每个图像中标注的每个框提供类别标签，即使类别标签相同。例如，如果一个图像中有3个相同对象的框，则必须提供3个类别标签。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征:
  • image: 图像数据类型。
  • objects: 结构化数据，包含以下字段:
    • bbox: 边界框，整数序列。
    • categories: 类别标签，字符串序列。
• 分割:
  • train: 训练集，包含1246个样本，总大小为154014595.25字节。
• 大小:
  • 下载大小: 71638878字节。
  • 数据集大小: 154014595.25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OCT（眼扫描图像），图像中包含多个对象检测框（COCO格式：x, y, w, h），用于指示与AMD疾病相关的特征。
• 与v2版本的唯一区别在于categories字段必须与图像中标注的边界框数量一致，即使类别标签相同。例如，一个图像中有3个相同对象的边界框，必须有3个类别标签。