oxford_flowers102

• Descrição :

O conjunto de dados Oxford Flowers 102 é consistente com 102 categorias de flores comumente encontradas no Reino Unido. Cada classe consiste em entre 40 e 258 imagens. As imagens têm grande escala, pose e variações de luz. Além disso, existem categorias que possuem grandes variações dentro da categoria e várias categorias muito semelhantes.

O conjunto de dados é dividido em um conjunto de treinamento, um conjunto de validação e um conjunto de teste. O conjunto de treinamento e o conjunto de validação consistem cada um em 10 imagens por classe (totalizando 1020 imagens cada). O conjunto de teste consiste nas 6149 imagens restantes (mínimo de 20 por classe).

Nota: Por padrão, o conjunto de dados vem com um tamanho de teste maior que o tamanho do trem. Para mais informações, consulte esta edição .

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/

• Código -fonte: tfds.datasets.oxford_flowers102.Builder

• Versões :

  • 2.1.1 (padrão): Sem notas de versão.

• Tamanho do download : 328.90 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 331.34 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	6.149
'train'	1.020
'validation'	1.020

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
nome do arquivo	Texto		corda
imagem	Imagem	(Nenhuma, Nenhuma, 3)	uint8
etiqueta	ClassLabel		int64

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@InProceedings{Nilsback08,
   author = "Nilsback, M-E. and Zisserman, A.",
   title = "Automated Flower Classification over a Large Number of Classes",
   booktitle = "Proceedings of the Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing",
   year = "2008",
   month = "Dec"
}