acervos-digitais/ft-0915

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size_categories:
- n<1K
task_categories:
- object-detection
pretty_name: Awning, Balcony, Ramp, Sign
dataset_info:
features:
- name: image_id
dtype: int64
- name: image
dtype: image
- name: image_filename
dtype: string
- name: width
dtype: int64
- name: height
dtype: int64
- name: objects
sequence:
- name: bbox_id
dtype: int64
- name: category
dtype:
class_label:
names:
'0': awning
'1': balcony
'2': ramp
- name: bbox
sequence: int64
length: 4
- name: super_category
dtype:
class_label:
names:
'0': object
- name: area
dtype: int64
- name: is_crowd
dtype: bool
splits:
- name: train
num_bytes: 27908679.0
num_examples: 298
- name: test
num_bytes: 7607168.0
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configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: test
path: data/test-*
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Mini dataset for architectural object detection fine-tuning.

Manually selected from results of a zero-shot object detection model.

There are 3 positive classes, with 100-150 examples of each.

Objects of interest:
- awnings
- balconies
- pedestrian ramps

size_categories:
- 样本规模＜1000
task_categories:
- 目标检测（object-detection）
pretty_name: 遮阳篷、阳台、坡道、标识牌
dataset_info:
features:
- name: 图像ID（image_id）
dtype: 64位整数
- name: 图像（image）
dtype: 图像类型
- name: 图像文件名（image_filename）
dtype: 字符串
- name: 宽度（width）
dtype: 64位整数
- name: 高度（height）
dtype: 64位整数
- name: 目标集（objects）
sequence:
- name: 边界框ID（bbox_id）
dtype: 64位整数
- name: 类别（category）
dtype:
class_label:
names:
'0': 遮阳篷（awning）
'1': 阳台（balcony）
'2': 坡道（ramp）
- name: 边界框（bounding box，简称bbox）
sequence: 64位整数序列
length: 4
- name: 超类别（super_category）
dtype:
class_label:
names:
'0': 物体（object）
- name: 面积（area）
dtype: 64位整数
- name: 是否为密集目标（is_crowd）
dtype: 布尔类型
splits:
- name: 训练集（train）
num_bytes: 27908679.0
num_examples: 298
- name: 测试集（test）
num_bytes: 7607168.0
num_examples: 74
download_size: 35308334
dataset_size: 35515847.0
configs:
- config_name: 默认配置（default）
data_files:
- split: 训练集（train）
path: data/train-*
- split: 测试集（test）
path: data/test-*

本微型数据集为面向建筑结构目标检测微调的专用数据集。
其样本由零样本目标检测模型（zero-shot object detection model）的推理结果手动筛选得到。
数据集共包含3个正样本类别，每个类别包含100至150个标注样本。
需关注的目标类别如下：
- 遮阳篷（awning）
- 阳台（balcony）
- 人行坡道（pedestrian ramp）