ऑक्सफोर्ड_फ्लॉवर102

• विवरण :

ऑक्सफोर्ड फ्लावर्स 102 डेटासेट आमतौर पर यूनाइटेड किंगडम में होने वाली 102 फूलों की श्रेणियों का एक संगत है। प्रत्येक वर्ग में 40 से 258 चित्र होते हैं। छवियों में बड़े पैमाने पर, मुद्रा और प्रकाश भिन्नताएं होती हैं। इसके अलावा, ऐसी श्रेणियां हैं जिनमें श्रेणी के भीतर बड़ी भिन्नताएं हैं और बहुत सी समान श्रेणियां हैं।

डेटासेट को एक प्रशिक्षण सेट, एक सत्यापन सेट और एक परीक्षण सेट में विभाजित किया गया है। प्रत्येक प्रशिक्षण सेट और सत्यापन सेट में प्रति वर्ग 10 चित्र होते हैं (कुल 1020 चित्र प्रत्येक)। परीक्षण सेट में शेष 6149 चित्र (न्यूनतम 20 प्रति वर्ग) शामिल हैं।

नोट: डिफ़ॉल्ट रूप से डेटासेट ट्रेन के आकार से बड़े परीक्षण आकार के साथ आता है। अधिक जानकारी के लिए इस मुद्दे को देखें।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.oxford_flowers102.Builder

• संस्करण :

  • 2.1.1 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 328.90 MiB

• डेटासेट का आकार : 331.34 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'test'	6,149
'train'	1,020
'validation'	1,020

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
फ़ाइल का नाम	मूलपाठ		डोरी
छवि	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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"
}