Francesco/poker-cards-cxcvz

poker-cards-cxcvz数据集是一个用于目标检测任务的数据集，包含图像及其对象注释。每张图像都有唯一的图像ID、图像本身、宽度和高度信息。对象注释包括对象的ID、区域、边界框和类别。数据集的语言为英语，许可证为cc，大小为1K到10K之间。数据集的创建者为Roboflow用户，数据集的来源为原始数据。

原始信息汇总

数据集卡片 for poker-cards-cxcvz

数据集描述

数据集概要

poker-cards-cxcvz

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

一个数据点包含一个图像及其对象注释。

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: 图像ID，数据类型为int64。
• image: PIL.Image.Image对象，包含图像。
• width: 图像宽度，数据类型为int32。
• height: 图像高度，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: 边界框的面积，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，类别名称如下：
    • 0: poker-cards
    • 1: 59
    • 2: 10 Diamonds
    • 3: 10 Hearts
    • 4: 10 Spades
    • 5: 10 Trefoils
    • 6: 2 Diamonds
    • 7: 2 Hearts
    • 8: 2 Spades
    • 9: 2 Trefoils
    • 10: 3 Diamonds
    • 11: 3 Hearts
    • 12: 3 Spades
    • 13: 3 Trefoils
    • 14: 4 Diamonds
    • 15: 4 Hearts
    • 16: 4 Spades
    • 17: 4 Trefoils
    • 18: 5 Diamonds
    • 19: 5 Hearts
    • 20: 5 Spades
    • 21: 5 Trefoils
    • 22: 6 Diamonds
    • 23: 6 Hearts
    • 24: 6 Spades
    • 25: 6 Trefoils
    • 26: 7 Diamonds
    • 27: 7 Hearts
    • 28: 7 Spades
    • 29: 7 Trefoils
    • 30: 8 Diamonds
    • 31: 8 Hearts
    • 32: 8 Spades
    • 33: 8 Trefoils
    • 34: 9 Diamonds
    • 35: 9 Hearts
    • 36: 9 Spades
    • 37: 9 Trefoils
    • 38: A Diamonds
    • 39: A Hearts
    • 40: A Spades
    • 41: A Trefoils
    • 42: J Diamonds
    • 43: J Hearts
    • 44: J Spades
    • 45: J Trefoils
    • 46: K Diamonds
    • 47: K Hearts
    • 48: K Spades
    • 49: K Trefoils
    • 50: Q Diamonds
    • 51: Q Hearts
    • 52: Q Spades
    • 53: Q Trefoils

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Francesco/poker-cards-cxcvz数据集的构建，是通过Roboflow平台上的用户进行众包标注的方式完成。该数据集包含了图像及其对应的对象标注信息，图像中包含了不同类型的扑克牌，每种扑克牌都被标记了边界框以及类别信息，以适应对象检测任务的需求。

特点

该数据集的特点在于其专注于扑克牌的对象检测，涵盖了从2到K的所有扑克牌花色，共计54种不同的类别。数据集采用单语种英文标注，包含千余张图像，图像尺寸多样，标注详尽，为对象检测任务提供了丰富的训练和测试资源。

使用方法

使用Francesco/poker-cards-cxcvz数据集时，用户可以下载整个数据集或通过API进行数据访问。数据集以JSON格式存储，其中包含了图像的元数据以及每个图像中对象的详细标注信息。用户可以根据自己的需求，利用这些信息来训练对象检测模型，并对模型进行评估和优化。

背景与挑战

背景概述

poker-cards-cxcvz数据集，由Roboflow 100创建，旨在为对象检测任务提供标准化的扑克牌图像及标注信息。该数据集的构建时间为2022年11月，其核心研究问题是提高对象检测模型在识别不同扑克牌类别与位置上的准确性。数据集的构建，不仅为计算机视觉领域提供了新的研究方向，也为相关算法的优化与评估提供了重要资源。

当前挑战

在研究领域中，该数据集面临的挑战主要包括：如何更精确地定位扑克牌在图像中的位置，以及如何准确区分不同种类与花色的扑克牌。在构建过程中，挑战则体现在如何确保标注质量，包括标注的一致性和准确性，以及如何处理图像中的遮挡和光照变化等问题。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与机器学习领域，Francesco/poker-cards-cxcvz数据集因其独特的图像内容而被广泛运用。该数据集包含扑克牌图片及其详细标注，是进行目标检测任务的一个典型例证。研究者通常利用该数据集训练模型，以识别并定位图像中的不同扑克牌。

衍生相关工作

基于此数据集，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、图像分割技术以及多模态交互应用。这些工作不仅拓宽了计算机视觉技术的应用范围，也促进了相关领域的学术交流与合作。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，针对图像中物体检测任务，poker-cards-cxcvz数据集正被广泛应用于模型训练与评估。近期研究主要聚焦于如何提高检测精度，尤其是在复杂场景下对小对象的识别。此外，研究者们也在探索利用该数据集进行多尺度检测和实时检测的技术，以适应更加广泛的应用场景。poker-cards-cxcvz数据集以其丰富的标注信息和标准化的数据格式，为相关研究提供了坚实的基础，对推动物体检测技术的发展具有重要的促进作用。