รถยนต์196

• คำอธิบาย :

ชุดข้อมูล Cars ประกอบด้วยรูปภาพ 16,185 รูปจากรถยนต์ 196 คลาส ข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นรูปภาพการฝึก 8,144 รูป และรูปภาพทดสอบ 8,041 รูป โดยแต่ละคลาสจะถูกแบ่งประมาณ 50-50 รูป โดยทั่วไปชั้นเรียนจะอยู่ที่ระดับยี่ห้อ รุ่น ปี เช่น 2012 Tesla Model S หรือ 2012 BMW M3 coupe

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจในเอกสารด้วยรหัส

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

• ซอร์สโค้ด : tfds.image_classification.Cars196

• รุ่น :

  • 2.0.0 : การเปิดตัวครั้งแรก
  • 2.0.1 : อัปเดต URL ของเว็บไซต์
  • 2.1.0 (ค่าเริ่มต้น): แก้ไขข้อบกพร่อง https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• ขนาดการดาวน์โหลด : 1.82 GiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.85 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

แยก	ตัวอย่าง
'test'	8,041
'train'	8,144

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

คุณสมบัติ	ระดับ	รูปร่าง	ประเภทD	คำอธิบาย
	คุณสมบัติDict
บีบ็อกซ์	คุณสมบัติ BBox	(4,)	ลอย32
รหัส	ข้อความ		เชือก
ภาพ	ภาพ	(ไม่มี ไม่มี 3)	uint8
ฉลาก	ClassLabel		int64

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูป ( tfds.show_examples ):

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@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}
}