คาลเทค101

• คำอธิบาย :

Caltech-101 ประกอบด้วยรูปภาพของวัตถุที่อยู่ในคลาส 101 และคลาส background clutter หนึ่งคลาส แต่ละภาพจะมีป้ายกำกับด้วยวัตถุชิ้นเดียว แต่ละชั้นเรียนมีรูปภาพประมาณ 40 ถึง 800 ภาพ รวมประมาณ 9,000 ภาพ รูปภาพมีหลายขนาด โดยมีความยาวขอบโดยทั่วไปอยู่ที่ 200-300 พิกเซล เวอร์ชันนี้มีป้ายกำกับระดับรูปภาพเท่านั้น ชุดข้อมูลดั้งเดิมยังมีกรอบล้อมรอบด้วย

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจในเอกสารด้วยรหัส

• หน้าแรก : https://doi.org/10.22002/D1.20086

• ซอร์สโค้ด : tfds.datasets.caltech101.Builder

• รุ่น :

  • 3.0.0 : API แยกใหม่ ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 : อัปเดต URL ของเว็บไซต์
  • 3.0.2 (ค่าเริ่มต้น): ดาวน์โหลดอัปเดต URL

• ขนาดดาวน์โหลด : 131.05 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 132.86 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

แยก	ตัวอย่าง
'test'	6,084
'train'	3,060

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

คุณสมบัติ	ระดับ	รูปร่าง	ประเภทD	คำอธิบาย
	คุณสมบัติDict
ภาพ	ภาพ	(ไม่มี ไม่มี 3)	uint8
รูปภาพ/file_name	ข้อความ		เชือก
ฉลาก	ClassLabel		int64

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูป ( tfds.show_examples ):

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@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},
}