Open Images Dataset
Open Images Dataset Open Images Dataset est une ressource clé en Computer Vision, proposant des millions d’images annotées avec précision pour des tâches variées telles que la détection, la segmentation et l’analyse contextuelle. Sa richesse en annotations et en catégories en fait un outil incontournable pour entraîner des modèles visuels puissants.
Plus de 9 millions d’images au format JPEG, annotations détaillées en CSV
Libre pour utilisation académique et commerciale sous licence spécifique (voir conditions)
Description
Open Images Dataset rassemble plus de 9 millions d’images avec des annotations précises incluant des boîtes englobantes (bounding boxes), des segments d’images, des relations entre objets, et des descriptions contextuelles détaillées. Ces annotations riches facilitent l’entraînement de modèles complexes capables de comprendre non seulement les objets individuels mais aussi les interactions et le contexte global des scènes visuelles.
Le format d’annotation CSV facilite son intégration avec les outils standards de Computer Vision et permet un usage flexible et efficace lors de l’entraînement des modèles.
Le dataset inclut :
- Plus de 9 millions d’images au format JPEG
- Annotations détaillées au format CSV
- Plus de 16 millions de labels répartis sur des milliers de classes d’objets
- Annotations complexes incluant des relations inter-objets et descriptions contextuelles
À quoi sert ce dataset ?
Open Images Dataset est largement utilisé pour :
- L’entraînement de modèles avancés de détection et de segmentation d’objets
- L’analyse et la compréhension approfondie des relations entre objets présents dans les images
- L’amélioration de systèmes avancés de recherche visuelle et de reconnaissance d’images
- La construction de modèles robustes et polyvalents grâce à sa diversité et richesse des données
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, malgré sa grande richesse, Open Images Dataset peut être encore enrichi :
- Augmentation de la couverture géographique et culturelle pour réduire les biais
- Extension des annotations contextuelles pour affiner la compréhension du contexte global des scènes
- Introduction de nouvelles catégories ou sous-catégories spécifiques à des applications industrielles ou professionnelles
- Combinaison avec des jeux de données spécialisés pour améliorer les performances dans des domaines précis tels que la médecine, l’industrie ou l’environnement
🔗 Source : Open Images Dataset
Questions fréquemment posées
Comment Open Images se distingue-t-il d’un dataset comme COCO ou ImageNet ?
Open Images se démarque par la diversité de ses annotations : il ne propose pas seulement des boîtes englobantes, mais aussi des relations entre objets, des annotations hiérarchiques, et des segments d’image. Il couvre plus de classes qu’ImageNet et COCO réunis, ce qui en fait une ressource polyvalente pour des tâches de vision variées.
Puis-je extraire uniquement les images avec annotations de segmentation ou de relations entre objets ?
Oui, le site officiel du dataset permet de filtrer les sous-ensembles par type d’annotation. Vous pouvez ainsi télécharger uniquement les images contenant des segments (segmentation masks), des annotations de type "visual relationships", ou les deux.
Quelles sont les limites à prendre en compte lors de l’utilisation d’Open Images ?
La complexité et la quantité des annotations peuvent nécessiter un pré-traitement conséquent. De plus, la granularité des labels peut varier selon les classes, ce qui impose une vérification de la cohérence pour des projets sensibles ou très spécifiques.
