automobili196

• Descrizione :

Il set di dati Cars contiene 16.185 immagini di 196 classi di automobili. I dati sono suddivisi in 8.144 immagini di allenamento e 8.041 immagini di test, in cui ciascuna classe è stata suddivisa all'incirca in una divisione 50-50. Le classi sono generalmente a livello di marca, modello, anno, ad esempio Tesla Model S 2012 o BMW M3 coupé 2012.

• Documentazione aggiuntiva : esplora documenti con codice

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

• Codice sorgente : tfds.image_classification.Cars196

• Versioni :

  • 2.0.0 : versione iniziale
  • 2.0.1 : aggiornamento dell'URL del sito web
  • 2.1.0 (impostazione predefinita): correzione del bug https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• Dimensione download : 1.82 GiB

• Dimensioni del set di dati : 1.85 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	8.041
'train'	8.144

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
bbox	Funzione BBox	(4,)	float32
id	Testo		corda
Immagine	Immagine	(Nessuno, Nessuno, 3)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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}
}