caltech101

• תיאור :

Caltech-101 מורכב מתמונות של אובייקטים השייכים ל-101 מחלקות, בתוספת מחלקה אחת background clutter . כל תמונה מסומנת עם אובייקט בודד. כל מחלקה מכילה בערך 40 עד 800 תמונות, בסך הכל בסביבות 9k תמונות. התמונות הן בגדלים משתנים, עם אורכי קצה טיפוסיים של 200-300 פיקסלים. גרסה זו מכילה תוויות ברמת התמונה בלבד. מערך הנתונים המקורי מכיל גם תיבות תוחמות.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד

• דף הבית : https://doi.org/10.22002/D1.20086

• קוד מקור : tfds.datasets.caltech101.Builder

• גרסאות :

  • 3.0.0 : API חדש מפוצל ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 : עדכון כתובת האתר
  • 3.0.2 (ברירת מחדל): הורד עדכון כתובת אתר

• גודל הורדה : 131.05 MiB

• גודל ערכת נתונים : 132.86 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'test'	6,084
'train'	3,060

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
תמונה	תמונה	(אין, אין, 3)	uint8
image/file_name	טֶקסט		חוּט
תווית	ClassLabel		int64

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): ('image', 'label')

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@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},
}