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metadata

dataset_info:
  features:
    - name: image
      dtype: image
    - name: image_id
      dtype: int64
    - name: width
      dtype: int32
    - name: height
      dtype: int32
    - name: objects
      struct:
        - name: id
          list: int64
        - name: bbox
          list:
            list: float32
            length: 4
        - name: category
          list:
            class_label:
              names:
                '0': roadsign_all
                '1': roadsign_board
                '2': roadsign_text
                '3': car_all
                '4': car_numberplate
                '5': car_tire
                '6': car_mirror
  splits:
    - name: train
      num_bytes: 53743174
      num_examples: 16
  download_size: 53746326
  dataset_size: 53743174
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: train
        path: data/train-*
task_categories:
  - object-detection
tags:
  - road-signs
  - vehicles
  - car-detection
  - road-safety

【権利クリア】 アフリカ道路おける道路標識と車両のデータセット

アフリカの道路における道路標識と車両の 権利クリアな 画像データセットです。

物体検出タスク向けにアノテーションされていて、AIモデルの開発に活用いただけます。 なお、プライバシー保護の観点から、車両のナンバープレートはすべてマスク処理しています。

データセットのラベル

本データセットには、道路標識に関するラベルと車両に関するラベルがあり、以下のように定義されています。

道路標識に関するラベル

• roadsign_all: ポールと板を含む道路標識全体
• roadsign_board: 道路標識の板/パネル部分
• roadsign_text: 道路標識のテキスト内容

車両に関するラベル

• car_all: 車両全体
• car_numberplate: 車両のナンバープレート
• car_tire: 車両のタイヤ/ホイール
• car_mirror: 車両のサイドミラー

なお、データセット内の category_id とラベルの関係は以下のような対応関係になっています。

ラベル名	category_id
roadsign_all	0
roadsign_board	1
roadsign_text	2
car_all	3
car_numberplate	4
car_tire	5
car_mirror	6

使用方法

from datasets import load_dataset

# データセットを読み込む
ds = load_dataset("APTOinc/african-road-signs-and-cars")
example = ds['train'][0]

他のフォーマットを使用される場合

Files and Versions タブをご覧いただけると、 MS COCO、 Pascal VOC、 YOLO v5、Labeme 形式のアノテーションファイルが同梱されております。

zipファイルでも用意しておりますので、お好きな形式のものをダウンロードしてください。