xe ô tô196

• Sự miêu tả :

Bộ dữ liệu Ô tô chứa 16.185 hình ảnh của 196 loại ô tô. Dữ liệu được chia thành 8.144 hình ảnh đào tạo và 8.041 hình ảnh thử nghiệm, trong đó mỗi lớp được chia theo tỷ lệ 50-50. Các lớp học thường ở cấp độ Hãng sản xuất, Mẫu mã, Năm, ví dụ: Tesla Model S 2012 hoặc BMW M3 coupe 2012.

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã

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

• Mã nguồn : tfds.image_classification.Cars196

• Phiên bản :

  • 2.0.0 : Bản phát hành đầu tiên
  • 2.0.1 : Cập nhật URL trang web
  • 2.1.0 (mặc định): Sửa lỗi https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• Kích thước tải xuống : 1.82 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 1.85 GiB

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'test'	8.041
'train'	8.144

• Cấu trúc tính năng :

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),
})

• Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D	Sự miêu tả
	Tính năngDict
hộp thư	Tính năng BBox	(4,)	phao32
nhận dạng	Chữ		sợi dây
hình ảnh	Hình ảnh	(Không, Không, 3)	uint8
nhãn	Nhãn lớp		int64

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn :

@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}
}