Hugging Face's logo

Datasets:
wuliaoyeren
/
pool-detection

Tasks:
Object Detection
Modalities:
Image
Text
Size:
n<1K
Tags:
yolo
computer-vision
pool
billiards
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
Dataset Preview
Duplicate
The full dataset viewer is not available (click to read why). Only showing a preview of the rows.
The dataset generation failed
Error code:   DatasetGenerationError
Exception:    IndexError
Message:      list index out of range
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1811, in _prepare_split_single
                  original_shard_lengths[original_shard_id] += len(table)
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
              IndexError: list index out of range
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1347, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 980, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 882, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 943, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1646, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1832, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
              datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

text
string
4 0.3082333333333333 0.39020000000000005 0.21403333333333333 0.230425
2 0.7134666666666667 0.634475 0.4189333333333334 0.36895000000000006
10 0.6711666666666667 0.907225 0.5899333333333333 0.1603
12 0.611 0.11365 0.3473333333333333 0.18982500000000002
14 0.2581 0.3838 0.198075 0.28313333333333335
2 0.485875 0.40800000000000003 0.146925 0.2738
10 0.6936249999999999 0.44423333333333337 0.112475 0.24403333333333332
12 0.47354999999999997 0.7181000000000001 0.16897500000000001 0.22286666666666666
5 0.68465 0.7234333333333334 0.12785 0.2869
12 0.486425 0.7263333333333334 0.13805 0.23486666666666664
12 0.708075 0.18036666666666668 0.091375 0.19186666666666669
5 0.7954 0.25225000000000003 0.25506666666666666 0.22949999999999998
1 0.44126666666666664 0.29100000000000004 0.22453333333333333 0.198675
12 0.13093333333333335 0.29517499999999997 0.19276666666666667 0.19035
2 0.4002 0.54045 0.33686666666666665 0.193425
8 0.8173333333333332 0.540675 0.25443333333333334 0.25635
9 0.3824666666666667 0.813675 0.4069333333333333 0.294025
5 0.8073250000000001 0.3433333333333333 0.1832 0.26443333333333335
6 0.484 0.6007333333333333 0.223225 0.34373333333333334
8 0.728825 0.8556999999999999 0.1795 0.2536333333333333
3 0.33386666666666664 0.35497500000000004 0.19306666666666666 0.16412500000000002
12 0.1087 0.3654 0.12053333333333333 0.1433
14 0.6347666666666667 0.551925 0.16153333333333333 0.187175
0 0.3057666666666667 0.558575 0.21466666666666667 0.16717500000000002
15 0.9010999999999999 0.5696249999999999 0.17756666666666668 0.20177499999999998
7 0.8995666666666667 0.80845 0.16336666666666666 0.171075
8 0.8833666666666666 0.13075 0.16986666666666667 0.149
8 0.6267333333333334 0.15845 0.17326666666666665 0.15025
5 0.3446666666666667 0.16325 0.17576666666666665 0.14734999999999998
2 0.1061 0.16574999999999998 0.14306666666666668 0.169025
2 0.16256666666666666 0.2585 0.1338 0.13365
5 0.3621 0.259325 0.14953333333333332 0.1353
12 0.12969999999999998 0.42105 0.13473333333333334 0.142075
6 0.7076 0.451875 0.20166666666666666 0.153775
1 0.43370000000000003 0.467725 0.2094 0.168775
0 0.3116333333333333 0.6023499999999999 0.15973333333333334 0.14635
14 0.5985 0.611925 0.13903333333333334 0.12385
15 0.8856666666666666 0.61775 0.19116666666666668 0.11885
11 0.2885 0.802425 0.1801 0.19649999999999998
9 0.5719666666666666 0.8166 0.17483333333333334 0.22485
7 0.8654666666666666 0.835775 0.18406666666666666 0.246525
2 0.12166666666666667 0.250575 0.14646666666666666 0.12612500000000001
6 0.7136333333333333 0.348525 0.28036666666666665 0.180375
1 0.35483333333333333 0.391875 0.20723333333333335 0.15039999999999998
12 0.08 0.40875 0.11313333333333332 0.129975
15 0.9182333333333335 0.549425 0.15626666666666666 0.19885000000000003
14 0.5949666666666666 0.5579500000000001 0.17636666666666664 0.16175
0 0.25516666666666665 0.5936 0.20786666666666667 0.15385
7 0.9017333333333333 0.8255500000000001 0.18496666666666667 0.24695
9 0.5813666666666667 0.8314 0.23810000000000003 0.275275
5 0.33246666666666663 0.222025 0.19583333333333333 0.08985
15 0.14713333333333334 0.36935 0.18626666666666666 0.15537499999999999
1 0.9096 0.4004 0.1779 0.14665
3 0.6265999999999999 0.5492 0.1563 0.1359
12 0.8753333333333334 0.559625 0.1038 0.13175
0 0.8392333333333334 0.72175 0.13716666666666666 0.181025
11 0.5377 0.726975 0.17853333333333335 0.17059999999999997
14 0.2707333333333333 0.751775 0.17236666666666667 0.1577
6 0.9094333333333333 0.1718 0.16090000000000002 0.1936
0 0.178 0.2514 0.15913333333333335 0.16115
12 0.13956666666666664 0.426025 0.13226666666666667 0.11875
3 0.3702666666666667 0.43855 0.19366666666666668 0.14375
15 0.9006000000000001 0.5694250000000001 0.1988 0.18885000000000002
6 0.08233333333333333 0.812825 0.1301 0.158975
14 0.7428 0.218275 0.18313333333333331 0.17405
11 0.4425 0.23745000000000002 0.20476666666666665 0.145725
10 0.8985000000000001 0.2735 0.12233333333333335 0.09697499999999999
12 0.49340000000000006 0.274325 0.12883333333333333 0.08197499999999999
14 0.6818333333333334 0.27745000000000003 0.12789999999999999 0.0924
15 0.15946666666666667 0.363525 0.14429999999999998 0.12705
12 0.5818333333333334 0.38705 0.20693333333333333 0.086625
0 0.757 0.50855 0.1893 0.117125
7 0.23016666666666666 0.5091749999999999 0.1801 0.105875
14 0.6249 0.655475 0.25906666666666667 0.15015
2 0.4855333333333333 0.86265 0.31310000000000004 0.1961
0 0.1249 0.2685 0.15293333333333334 0.15365
3 0.30469999999999997 0.410625 0.13473333333333334 0.11289999999999999
12 0.13093333333333335 0.4229 0.115 0.09165
15 0.7563666666666666 0.51525 0.23806666666666668 0.21382500000000002
1 0.11656666666666667 0.5517 0.13073333333333334 0.157575
6 0.0945 0.7486499999999999 0.1575666666666667 0.180625
7 0.7316666666666667 0.7903249999999999 0.24426666666666666 0.264
14 0.5253666666666668 0.150975 0.14273333333333332 0.18525
11 0.3028333333333333 0.22265000000000001 0.16436666666666666 0.161975
0 0.22336666666666669 0.3135 0.0943 0.127
3 0.41146666666666665 0.43457500000000004 0.1372 0.13167500000000001
12 0.2516 0.46104999999999996 0.12856666666666666 0.105425
15 0.8333666666666666 0.5646249999999999 0.23096666666666668 0.22510000000000002
1 0.26193333333333335 0.601925 0.17700000000000002 0.137175
6 0.19203333333333333 0.8117749999999999 0.18719999999999998 0.16107500000000002
7 0.8377 0.8605750000000001 0.23959999999999998 0.2503
11 0.3584 0.2412 0.1699 0.1949
0 0.22005 0.47580000000000006 0.1653 0.24493333333333334
6 0.8437250000000001 0.6916666666666667 0.195975 0.32553333333333334
12 0.341975 0.7083 0.1625 0.14993333333333334
1 0.588175 0.7172 0.1549 0.23886666666666664
15 0.6352 0.10346666666666667 0.1023 0.17136666666666667
12 0.301425 0.34796666666666665 0.1114 0.16263333333333332
9 0.8046500000000001 0.4993666666666667 0.1445 0.2654
14 0.58835 0.5091333333333333 0.1286 0.17826666666666666
End of preview.

Pool Detection Dataset

This is a YOLO format dataset for object detection tasks.

Dataset Structure 

pool/
  train/
    images/
    labels/
  valid/
    images/
    labels/
  test/
    images/
    labels/
  data.yaml

Classes

The dataset contains 16 classes representing pool balls (numbered 0-15).

Usage

In Python 

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("nhantu2107/pool-detection")

In Kaggle

  1. Go to your Kaggle notebook
  2. Click "Add data" -> "Hugging Face"
  3. Search for "pool-detection"
  4. Click "Add"

With YOLOv8/YOLOv11 

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')
model.train(data='data.yaml', epochs=100)

Citation

If you use this dataset, please cite appropriately.
Downloads last month
48
Total file size:
83.3 MB