oxford_flowers102

• 説明:

Oxford Flowers 102 データセットは、英国で一般的に見られる 102 の花のカテゴリから構成されています。各クラスは 40 ～ 258 枚の画像で構成されます。画像には大きな縮尺、ポーズ、光のバリエーションがあります。さらに、カテゴリ内で大きなバリエーションを持つカテゴリと、いくつかの非常に類似したカテゴリがあります。

データセットは、トレーニング セット、検証セット、およびテスト セットに分けられます。トレーニング セットと検証セットはそれぞれ、クラスごとに 10 個の画像で構成されます (それぞれ合計 1020 個の画像)。テスト セットは、残りの 6149 枚の画像 (クラスごとに最小 20 枚) で構成されます。

注:デフォルトでは、データセットにはトレーニング サイズよりも大きなテスト サイズが付属しています。詳細については、この問題を参照してください。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/

• ソース コード: tfds.datasets.oxford_flowers102.Builder

• バージョン:

  • 2.1.1 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 328.90 MiB

• データセットサイズ: 331.34 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

スプリット	例
'test'	6,149
'train'	1,020
'validation'	1,020

• 機能構造:

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

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
ファイル名	文章		ストリング
画像	画像	(なし、なし、3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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"
}