자동차196

• 시각화 : Know Your Data 에서 탐색

• 설명 :

Cars 데이터세트에는 196개 등급의 자동차에 대한 16,185개의 이미지가 포함되어 있습니다. 데이터는 8,144개의 훈련 이미지와 8,041개의 테스트 이미지로 분할되며, 각 클래스는 대략 50-50 분할로 분할되었습니다. 클래스는 일반적으로 제조사, 모델, 연도(예: 2012 Tesla Model S 또는 2012 BMW M3 쿠페) 수준에 있습니다.

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

• 소스 코드 : tfds.image_classification.Cars196

• 버전 :

  • 2.0.0 : 초기 릴리스
  • 2.0.1 : 웹사이트 URL 업데이트
  • 2.1.0 (기본값): 버그 수정 https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• 다운로드 크기 : 1.82 GiB

• 데이터 세트 크기 : 1.85 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	8,041
'train'	8,144

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=196),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	디타입	설명
	기능사전
비박스	BBox기능	(4,)	tf.float32
ID	텍스트		tf.string
영상	영상	(없음, 없음, 3)	tf.uint8
상표	클래스 레이블		tf.int64

• 감독 대상 키 ( as_supervised doc 참조): ('image', 'label')

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}