2016年，谷歌首次推出了一套机器学习数据集（Open Images）。谷歌最近推出了Open Images Dataset V5。
由于机器学习在学习时需要大量数据，因此Google在2018年发布了Open Data V4（Open Images v4）图像数据集.Open Image V4为900万张图像提供了标签和边界框。 Open Image v4是世界上最大的数据集，拥有150万个600类对象的边界框，有超过300,000个图像注释和注释注释。 Open Image Data Set v5是最新版本。
Open Image Data Set v5在350个类别中为对象实例提供了280万个细分掩码。与边界框不同，此分段掩码仅识别实体所在的位置。它是一个显示细分蒙版对象轮廓和细节空间放大的功能。最重要的是，它包含多种类别对象和插图，而不是过去的任何数据集。
掩模比手动绘图更有效，并且在交叉联盟（IoU）中具有84％的准确度。除了面具，谷歌还增加了640万个经过人工测试的新图像级标签，产生了近20,000个类别和3650万个标签。它还提高了物体检测模型的准确性，包括提高600个测试和测试集类别中的锡密度。欲了解更多信息，请点击这里 。