автомобили196

• Описание :

Набор данных Cars содержит 16 185 изображений 196 классов автомобилей. Данные разделены на 8144 обучающих изображения и 8041 тестовое изображение, где каждый класс разделен примерно поровну 50-50. Классы обычно находятся на уровне марки, модели и года, например, Tesla Model S 2012 года или купе BMW M3 2012 года.

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом

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

• Исходный код : tfds.image_classification.Cars196

• Версии :

  • 2.0.0 : Первоначальный выпуск
  • 2.0.1 : Обновление URL-адреса веб-сайта.
  • 2.1.0 (по умолчанию): исправление ошибки https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927.

• Размер загрузки : 1.82 GiB

• Размер набора данных : 1.85 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'test'	8,041
'train'	8,144

• Структура функции :

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),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
bbox	BBoxFeature	(4,)	float32
идентификатор	Текст		нить
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8
этикетка	Класслейбл		int64

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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}
}