coches196

• Descripción :

El conjunto de datos Cars contiene 16.185 imágenes de 196 clases de coches. Los datos se dividen en 8144 imágenes de entrenamiento y 8041 imágenes de prueba, donde cada clase se ha dividido aproximadamente en una división 50-50. Las clases suelen estar a nivel de marca, modelo y año, por ejemplo, Tesla Model S 2012 o BMW M3 coupé 2012.

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código

• Página de inicio : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

• Código fuente : tfds.image_classification.Cars196

• Versiones :

  • 2.0.0 : versión inicial
  • 2.0.1 : Actualización de la URL del sitio web
  • 2.1.0 (predeterminado): Corrección de error https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• Tamaño de descarga : 1.82 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 1.85 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	8.041
'train'	8.144

• Estructura de características :

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),
})

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
caja b	Característica BBox	(4,)	flotador32
identificación	Texto		cadena
imagen	Imagen	(Ninguno, Ninguno, 3)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Claves supervisadas (Ver documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citación :

@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}
}