оксфорд_цветы102

• Описание :

Набор данных Oxford Flowers 102 состоит из 102 категорий цветов, обычно встречающихся в Соединенном Королевстве. Каждый класс состоит из от 40 до 258 изображений. Изображения имеют крупный масштаб, позы и световые вариации. Кроме того, есть категории, которые имеют большие различия внутри категории и несколько очень похожих категорий.

Набор данных разделен на обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор. Набор для обучения и набор для проверки состоят из 10 изображений на класс (всего 1020 изображений в каждом). Тестовый набор состоит из оставшихся 6149 изображений (минимум 20 на класс).

Примечание. Набор данных по умолчанию поставляется с размером теста, превышающим размер поезда. Дополнительные сведения см. в этом выпуске .

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом

• Домашняя страница : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/

• Исходный код : tfds.datasets.oxford_flowers102.Builder

• Версии :

  • 2.1.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 328.90 MiB

• Размер набора данных : 331.34 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

Расколоть	Примеры
'test'	6149
'train'	1020
'validation'	1020

• Структура функции :

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

• Документация по функциям :

Особенность	Учебный класс	Форма	Dтип	Описание
	ОсобенностиDict
имя файла	Текст		нить
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8
этикетка	Метка класса		int64

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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"
}