Add dataset: odeuropa_smell_objects
@shamikbose がすでに取り組んでいます。
2022年7月27日 から。
評価
この issue はまだ評価されていません。
説明
A URL for this dataset
https://doi.org/10.5281/zenodo.6367776
Dataset description
From the Zenodo page:
This dataset is released as part of the Odeuropa project. The annotations are identical to the training set of the ICPR2022-ODOR Challenge.
It contains bounding box annotations for smell-active objects in historical artworks gathered from various digital connections.
The smell-active objects annotated in the dataset either carry smells themselves or hint at the presence of smells.
The dataset provides 15484 bounding boxes on 2116 artworks in 87 object categories.
An additional csv file contains further image-level metadata such as artist, collection, or year of creation.
Object detection datasets are time consuming to collect and there are relativlely few datasets for object detection that use LAM data. Those that do exist often use the output of one of the various YOLO models which may be of some interest but often includes categories which are unlikely to be particularly useful for research/curation of LAM collections. This dataset, in contrast, includes categories related to smell: a topic of interest to both art historians and social historians. As a result, this dataset offers a much richer exploration of the possibilities of using object detection with historical paintings.
Dataset modality
Image
Dataset licence
Creative Commons Attribution 4.0 International
Other licence
No response
How can you access this data
Other
Confirm the dataset has an open licence
- To the best of my knowledge, this dataset is accessible via an open licence
Contact details for data custodian
No response
- 主要言語
- 言語のデータがありません
- スター
- 91
- フォーク
- 8
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
bigscience-workshop/lam のほかの issue
-
dataset good first issue
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100
bigscience-workshop/lam#86 · コメント 1 件 ·
-
dataset
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100
bigscience-workshop/lam#65 · コメント 1 件 ·
-
candidate-dataset
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 35/100
bigscience-workshop/lam#92 · コメント 1 件 ·
-
dataset
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 35/100
bigscience-workshop/lam#87 ·
-
dataset
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 42/100
bigscience-workshop/lam#85 · リアクション 1 件 ·