칼텍101

• 설명 :

Caltech-101은 101개 클래스에 속하는 객체의 사진과 하나의 background clutter 클래스로 구성됩니다. 각 이미지에는 단일 개체로 라벨이 지정됩니다. 각 클래스에는 대략 40~800개의 이미지가 포함되어 있으며 총 9,000개의 이미지가 포함됩니다. 이미지는 크기가 다양하며 일반적인 가장자리 길이는 200~300픽셀입니다. 이 버전에는 이미지 수준 라벨만 포함되어 있습니다. 원본 데이터세트에는 경계 상자도 포함되어 있습니다.

• 추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색

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

• 소스 코드 : tfds.datasets.caltech101.Builder

• 버전 :

  • 3.0.0 : 새로운 분할 API( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 : 웹사이트 URL 업데이트
  • 3.0.2 (기본값): URL 업데이트 다운로드

• 다운로드 크기 : 131.05 MiB

• 데이터세트 크기 : 132.86 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	6,084
'train'	3,060

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
영상	영상	(없음, 없음, 3)	uint8
이미지/파일_이름	텍스트		끈
상표	클래스 라벨		정수64

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('image', 'label')

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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},
}