Francesco/road-traffic

该数据集名为road-traffic，主要用于目标检测任务。数据集包含图像及其对象注释，图像格式为PIL.Image.Image，对象注释包括ID、区域、边界框和类别等信息。数据集的语言为英语，大小为1K到10K之间，来源于原始数据，由Roboflow用户进行标注。数据集的结构包括图像ID、图像、宽度、高度和对象等字段。

原始信息汇总

数据集卡片 for road-traffic

数据集描述

数据集概述

road-traffic

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

一个数据点包含一张图片及其对象注释。

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: 图片ID，数据类型为int64。
• image: PIL.Image.Image 对象，包含图片。注意，访问图片列时，图片文件会自动解码。解码大量图片文件可能需要较长时间，因此应优先查询样本索引，例如 dataset[0]["image"] 应始终优先于 dataset["image"][0]。
• width: 图片宽度，数据类型为int32。
• height: 图片高度，数据类型为int32。
• objects: 包含图片中对象的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，类别名称包括：
    • 0: road-traffic
    • 1: bicycles
    • 2: buses
    • 3: crosswalks
    • 4: fire hydrants
    • 5: motorcycles
    • 6: traffic lights
    • 7: vehicles

注释者是谁？

注释者是Roboflow用户。