Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Sự miêu tả :
Tập dữ liệu Chim 200 (CUB-200) của Caltech-UCSD là một tập dữ liệu hình ảnh với ảnh của 200 loài chim (chủ yếu là Bắc Mỹ). Tổng số loài chim là 200 và có 6.033 ảnh trong tập dữ liệu năm 2010 và 11.788 ảnh trong tập dữ liệu năm 2011. Chú thích bao gồm hộp giới hạn và nhãn phân đoạn.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-21 UTC."],[],[],null,["# caltech_birds2011\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| **Note:** This dataset has been updated since the last stable release. The new versions and config marked with nights_stay are only available in the `tfds-nightly` package.\n\n- **Description**:\n\nCaltech-UCSD Birds 200 (CUB-200) is an image dataset with photos of 200 bird\nspecies (mostly North American). The total number of categories of birds is 200\nand there are 6033 images in the 2010 dataset and 11,788 images in the 2011\ndataset. Annotations include bounding boxes, segmentation labels.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/cub-200-2011)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://www.vision.caltech.edu/datasets/cub_200_2011/\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.image_classification.CaltechBirds2011`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/image_classification/caltech_birds.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`0.2.0`** (default) nights_stay: No release notes.\n- **Download size** : `1.11 GiB`\n\n- **Dataset size** : `1.11 GiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'test'` | 5,794 |\n| `'train'` | 5,994 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),\n 'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),\n 'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=200),\n 'label_name': Text(shape=(), dtype=string),\n 'segmentation_mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|-------------------|--------------|-----------------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| bbox | BBoxFeature | (4,) | float32 | |\n| image | Image | (None, None, 3) | uint8 | |\n| image/filename | Text | | string | |\n| label | ClassLabel | | int64 | |\n| label_name | Text | | string | |\n| segmentation_mask | Image | (None, None, 1) | uint8 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('image', 'label')`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @techreport{WelinderEtal2010,\n Author = {P. Welinder and S. Branson and T. Mita and C. Wah and F. Schroff and S. Belongie and P. Perona},\n Institution = {California Institute of Technology},\n Number = {CNS-TR-2010-001},\n Title = { {Caltech-UCSD Birds 200} },\n Year = {2010}\n }"]]