samochody196

• Opis :

Zbiór danych Cars zawiera 16 185 zdjęć 196 klas samochodów. Dane są podzielone na 8144 obrazy szkoleniowe i 8041 obrazów testowych, przy czym każdą klasę podzielono mniej więcej w proporcji 50–50. Zajęcia są zazwyczaj na poziomie marki, modelu, roku, np. Tesla Model S 2012 lub BMW M3 coupe 2012.

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem

• Strona główna : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

• Kod źródłowy : tfds.image_classification.Cars196

• Wersje :

  • 2.0.0 : Pierwsza wersja
  • 2.0.1 : Aktualizacja adresu URL witryny
  • 2.1.0 (domyślnie): Naprawianie błędu https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• Rozmiar pobierania : 1.82 GiB

• Rozmiar zbioru danych : 1.85 GiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

Podział	Przykłady
'test'	8041
'train'	8144

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=196),
})

• Dokumentacja funkcji :

Funkcja	Klasa	Kształt	Typ D	Opis
	FunkcjeDykt
bbox	Funkcja BBox	(4,)	pływak32
ID	Tekst		strunowy
obraz	Obraz	(Brak, Brak, 3)	uint8
etykieta	Etykieta klasy		int64

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('image', 'label')

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@inproceedings{KrauseStarkDengFei-Fei_3DRR2013,
title = {3D Object Representations for Fine-Grained Categorization},
booktitle = {4th International IEEE Workshop on  3D Representation and Recognition (3dRR-13)},
year = {2013},
address = {Sydney, Australia},
author = {Jonathan Krause and Michael Stark and Jia Deng and Li Fei-Fei}
}