caltech101

Sự miêu tả :

Caltech-101 bao gồm các hình ảnh của các đối tượng thuộc 101 lớp, cộng với một lớp background clutter . Mỗi hình ảnh được dán nhãn bằng một đối tượng duy nhất. Mỗi lớp chứa khoảng 40 đến 800 hình ảnh, tổng cộng khoảng 9k hình ảnh. Hình ảnh có kích thước thay đổi, với độ dài cạnh điển hình là 200-300 pixel. Phiên bản này chỉ chứa nhãn cấp độ hình ảnh. Tập dữ liệu gốc cũng chứa các hộp giới hạn.

Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã
Trang chủ : https://doi.org/10.22002/D1.20086
Mã nguồn : tfds.datasets.caltech101.Builder
Phiên bản :
- 3.0.0 : API phân chia mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
- 3.0.1 : Cập nhật URL trang web
- 3.0.2 (mặc định): Cập nhật URL tải xuống
Kích thước tải xuống : 131.05 MiB
Kích thước tập dữ liệu : 132.86 MiB
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Có
Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
`'test'`	6.084
`'train'`	3.060

Cấu trúc tính năng :

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

Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D
	Tính năngDict
hình ảnh	Hình ảnh	(Không, Không, 3)	uint8
hình ảnh/tên_tệp	Chữ		sợi dây
nhãn	Nhãn lớp		int64

Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):

Hình dung

Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

Trích dẫn :

@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},
}