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datumaro

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综合数据集管理与转换工具

Datumaro是一个全面的数据集管理工具，支持多种数据格式的读取、写入及转换，并提供注释处理和数据过滤功能。该工具还能进行数据集质量检查、模型推理、数据集比较及统计，协助用户有效进行数据集合并、拆分和采样，并与OpenVINO等模型集成。一览详细功能及使用指南，请参阅官方文档。

Dataset Management FrameworkDatumaro数据集转换数据集质量检查模型集成Github开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：Datumaro 数据集管理框架

Datumaro 是一个功能强大的数据集管理框架及命令行工具，用于构建、转换和分析数据集。这一工具的使命是简化数据集的操作流程，使得数据科学家和开发人员能够更加高效地处理各种数据集。

主要功能特点

Datumaro 提供了多种功能，覆盖数据集读取、写入和任意方向的转换。支持的格式包括 CIFAR-10/100、Cityscapes、COCO、ImageNet、Kitti、LabelMe、LFW、MNIST、Pascal VOC、YOLO 等，几乎涵盖了计算机视觉领域的主流数据集格式。

数据集构建与管理

  1. 数据集合并与筛选：用户可以将多个数据集合并为一个整体，并根据自定义标准进行数据筛选。例如，移除某一特定类的多边形、无特定类标注的图像或者较小区域的边界框等。

  2. 标注转换：支持多种类型的标注转换，用户可以在多边形和实例掩码之间进行转换，应用自定义的颜色映射等。

  3. 数据集划分：将数据集划分成多个子集，如训练集、验证集和测试集。支持随机划分和基于任务（如分类、检测）的特定划分策略，确保初始标签和属性分布保持稳定。

  4. 数据集采样：分析给定数据集的推理结果，选择“最佳”和“最小量”的样本进行标注，以帮助模型训练。

数据集质量与统计

Datumaro 支持进行简单错误检查、与模型推理结果的对比、合并和比较多个数据集的差异，以及基于任务类型进行的标注验证。此外，用户还可以获取数据集的统计信息，包括图像的平均值和标准差，标注统计等。

模型集成

Datumaro 可以与多种流行的机器学习框架集成，实现推理功能。这其中包含 OpenVINO、Caffe、PyTorch、TensorFlow、MxNet 等，并支持可解释性 AI 技术，如 RISE 算法，用于分类和目标检测任务的模型解释。

开发与贡献

Datumaro 是一个开源项目，欢迎开发者参与贡献。如果用户发现需要改进的地方，可以通过 GitHub 开启问题反馈。开发参与指南可以在项目的贡献指南中找到。

数据收集声明

Datumaro 使用 OpenVINO™ 遥测库收集有关工具使用的基本信息。用户可以根据相关指南来启用或禁用数据收集。

Datumaro 是一个灵活且功能强大的工具，致力于支持各类数据集的管理和处理需求，无论是在研究还是实际应用中，都能帮助用户提高数据处理的效率和质量。

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