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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) -
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
