車196
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Cars データセットには、196 クラスの自動車の 16,185 枚の画像が含まれています。データは 8,144 個のトレーニング画像と 8,041 個のテスト画像に分割されており、各クラスはおおよそ 50 対 50 に分割されています。クラスは通常、メーカー、モデル、年式のレベルです (例: 2012 Tesla Model S または 2012 BMW M3 クーペ)。
スプリット | 例 |
---|
'test' | 8,041 |
'train' | 8,144 |
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),
})
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|
| 特徴辞書 | | | |
ボックス | BBox機能 | (4,) | float32 | |
ID | 文章 | | 弦 | |
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | | int64 | |

@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}
}
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最終更新日 2024-06-01 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-06-01 UTC。"],[],[],null,["# cars196\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nThe Cars dataset contains 16,185 images of 196 classes of cars. The data is\nsplit into 8,144 training images and 8,041 testing images, where each class has\nbeen split roughly in a 50-50 split. Classes are typically at the level of Make,\nModel, Year, e.g. 2012 Tesla Model S or 2012 BMW M3 coupe.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/stanford-cars)\n\n- **Homepage** :\n [https://ai.stanford.edu/\\~jkrause/cars/car_dataset.html](https://ai.stanford.edu/%7Ejkrause/cars/car_dataset.html)\n\n- **Source code** :\n [`tfds.image_classification.Cars196`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/image_classification/cars196.py)\n\n- **Versions**:\n\n - `2.0.0`: Initial release\n - `2.0.1`: Website URL update\n - **`2.1.0`** (default): Fixing bug \u003chttps://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927\u003e\n- **Download size** : `1.82 GiB`\n\n- **Dataset size** : `1.85 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'` | 8,041 |\n| `'train'` | 8,144 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),\n 'id': Text(shape=(), dtype=string),\n 'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=196),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|---------|--------------|-----------------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| bbox | BBoxFeature | (4,) | float32 | |\n| id | Text | | string | |\n| image | Image | (None, None, 3) | uint8 | |\n| label | ClassLabel | | int64 | |\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\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @inproceedings{KrauseStarkDengFei-Fei_3DRR2013,\n title = {3D Object Representations for Fine-Grained Categorization},\n booktitle = {4th International IEEE Workshop on 3D Representation and Recognition (3dRR-13)},\n year = {2013},\n address = {Sydney, Australia},\n author = {Jonathan Krause and Michael Stark and Jia Deng and Li Fei-Fei}\n }"]]