- Описание :
Caltech-101 состоит из изображений объектов, принадлежащих к 101 классу, плюс один класс background clutter . Каждое изображение помечено одним объектом. Каждый класс содержит примерно от 40 до 800 изображений, всего около 9 тыс. изображений. Изображения имеют переменный размер, с типичной длиной края 200–300 пикселей. Эта версия содержит только метки на уровне изображения. Исходный набор данных также содержит ограничивающие рамки.
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : https://doi.org/10.22002/D1.20086 .
Исходный код :
tfds.datasets.caltech101.Builder.Версии :
-
3.0.0: Новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
3.0.1: Обновление URL-адреса веб-сайта. -
3.0.2(по умолчанию): обновление URL-адреса загрузки.
-
Размер загрузки :
131.05 MiBРазмер набора данных :
132.86 MiBАвтокэширование ( документация ): Да
Расколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'test' | 6084 |
'train' | 3060 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
| изображение/имя_файла | Текст | нить | ||
| этикетка | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised):('image', 'label')Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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},
}