- Keterangan :
Caltech-101 terdiri dari gambar objek milik 101 kelas, ditambah satu kelas background clutter
. Setiap gambar diberi label dengan satu objek. Setiap kelas berisi sekitar 40 hingga 800 gambar, dengan total sekitar 9 ribu gambar. Gambar memiliki ukuran yang bervariasi, dengan panjang tepi tipikal 200-300 piksel. Versi ini hanya berisi label tingkat gambar. Kumpulan data asli juga berisi kotak pembatas.
Dokumentasi Tambahan : Jelajahi Makalah Dengan Kode
Beranda : https://doi.org/10.22002/D1.20086
Kode sumber :
tfds.datasets.caltech101.Builder
Versi :
-
3.0.0
: API terpisah baru ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
3.0.1
: Pembaruan URL situs web -
3.0.2
(default): Unduh pembaruan URL
-
Ukuran unduhan :
131.05 MiB
Ukuran kumpulan data :
132.86 MiB
Cache otomatis ( dokumentasi ): Ya
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 6.084 |
'train' | 3.060 |
- Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Tipe D | Keterangan |
---|---|---|---|---|
FiturDict | ||||
gambar | Gambar | (Tidak ada, Tidak ada, 3) | uint8 | |
gambar/nama_file | Teks | rangkaian | ||
label | Label Kelas | int64 |
Kunci yang diawasi (Lihat dokumen
as_supervised
):('image', 'label')
Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
- Kutipan :
@article{FeiFei2004LearningGV,
title={Learning Generative Visual Models from Few Training Examples: An Incremental Bayesian Approach Tested on 101 Object Categories},
author={Li Fei-Fei and Rob Fergus and Pietro Perona},
journal={Computer Vision and Pattern Recognition Workshop},
year={2004},
}