[CV] Google Open Image Dataset

Google Open Image Dataset 소개

Google Open Images Dataset은 구글에서 공개한 대규모의 공개 이미지 데이터셋으로, 컴퓨터 비전 및 머신러닝 연구에 널리 활용되고 있습니다. 이 데이터셋은 다양한 주제와 상황을 담은 약 9백만 장 이상의 이미지로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 풍부한 레이블 정보가 포함되어 있습니다.

주요 특징

1. 방대한 규모: 약 9백만 장 이상의 이미지와 6천여 개의 클래스 레이블을 포함하고 있어, 대규모 모델 학습에 적합합니다.
2. 다양한 레이블 종류:
   • 이미지 레벨 레이블: 이미지 전체에 대한 일반적인 분류 정보.
   • 바운딩 박스: 이미지 내 객체의 위치와 크기를 나타내는 좌표 정보.
   • 이미지 세그멘테이션 마스크: 픽셀 단위로 객체의 영역을 표시.
   • 관계 레이블: 객체 간의 관계나 상호 작용을 나타냅니다.
3.  고품질의 데이터: 크라우드소싱과 기계 학습을 결합한 방법으로 레이블의 정확도를 높였습니다.

• Google Open Image Dataset은 여러 객체가 포함된 이미지가 비교적 많이 있는 편입니다.
• 최대한 COCO Dataset과 유사하게 구성하려고 한 특징이 있습니다. 

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Google Open Image Dataset 구조

Open Images V4 - Download

바운딩 박스가 포함된 하위 집합 (600개 클래스) 및 시각적 관계
바운딩 박스를 지정할 수 있는 600개의 객체 클래스를 다루며, 바운딩 박스와 시각적 관계를 주석 처리한 1,743,042개의 학습 이미지와 전체 검증 세트(41,620개의 이미지), 테스트 세트(125,436개의 이미지)에 걸쳐 있습니다.

 

이렇게 600개의 박스형 클래스를 위한 계층 구조로 Dataset이 구성되어 있습니다.