一、数据集下载——谷歌Open images
谷歌Open-image-v6是由谷歌出资标注的一个超大型数据集,数据大小达到600多G,类别达到600多种分类,对于普通研究者而言,根本没办法全部下载下来做测试,也没必要。只需要下载与自己任务相关的数据集即可。
- 我们先随便指定一个类别,比如苹果,设置最大下载样本数为1,可以先拿到包含所有类别的文件。
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import fiftyone.zoo as foz #我们先随便指定一个类别,比如老虎,设置最大下载样本数为1,可以先拿到包含所有类别的文件。 if __name__ == '__main__': dataset_test = foz.load_zoo_dataset( "open-images-v6", split="test", classes=["Tiger"], max_samples=1, shuffle=True, only_matching=True, label_types=["detections"], # 指定下载目标检测的类型,detections, dataset_dir="D:\\OpenImageV6",# 保存的路径 num_workers=2, # 指定工作进程数 )
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下载后的文件中含有一个classes文件,里面包含了600多个类别,然后在里面找到自己感兴趣的类别,进一步下载就可以了