ô tô196

• Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn

• Mô 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 huấn luyện và 8.041 hình ảnh thử nghiệm, trong đó mỗi lớp được chia đại khái theo tỷ lệ 50-50. Các hạng thường ở cấp độ Make, Model, Year, ví dụ như 2012 Tesla Model S hoặc 2012 BMW M3 coupe.

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với 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 cache ( 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	Hình dạng	Dtype	Sự mô tả
	Tính năngDict
bbox	Tính năng BBox	(4,)	phao32
Tôi	Chữ		sợi dây
hình ảnh	Hình ảnh	(Không, Không có, 3)	uint8
nhãn mác	LớpNhãn		int64

• Các 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}
}