joseluhf11/oct-object-detection-v3-average

数据集由包含多个对象检测框的图像组成，这些框以coco格式（x,y,w,h）表示。图像为OCT（一种眼部扫描）类型，框内标注了与AMD疾病相关的特征。与v2版本不同的是，类别字段必须与每个图像中标注的框数量相同，即使类别标签相同。例如，如果一个图像中有3个框标注同一个对象，则必须有3个类别标签。数据集由包含多个对象检测框的图像组成，这些框以coco格式（x,y,w,h）表示。图像为OCT（一种眼部扫描）类型，框内标注了与AMD疾病相关的特征。与v2版本不同的是，类别字段必须与每个图像中标注的框数量相同，即使类别标签相同。例如，如果一个图像中有3个框标注同一个对象，则必须有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，序列类型，元素为浮点数。
    • categories: 类别标签，序列类型，元素为字符串。

• 拆分:

  • train: 训练集，包含1246个样本，总大小为154014595.25字节。

• 大小:

  • 下载大小: 71641492字节。
  • 数据集大小: 154014595.25字节。

配置

• 默认配置:
  • data_files:
    • train: 路径为data/train-*。

数据集描述

• 数据集包含图像和多个对象检测框（COCO格式：x, y, w, h）。
• 图像为OCT（眼扫描类型），边界框指示与AMD疾病相关的特征。
• 与v2版本的唯一区别是categories字段必须包含与每个图像中标注的边界框数量相同的类别标签，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。