oxford_fiori102

• Descrizione :

Il set di dati Oxford Flowers 102 è una consistente di 102 categorie di fiori che si verificano comunemente nel Regno Unito. Ogni classe è composta da 40 a 258 immagini. Le immagini hanno grandi dimensioni, pose e variazioni di luce. Inoltre, ci sono categorie che presentano grandi variazioni all'interno della categoria e diverse categorie molto simili.

Il dataset è suddiviso in training set, validation set e test set. Il training set e il validation set consistono ciascuno di 10 immagini per classe (per un totale di 1020 immagini ciascuno). Il set di test è costituito dalle restanti 6149 immagini (minimo 20 per classe).

Nota: il set di dati per impostazione predefinita viene fornito con una dimensione del test maggiore della dimensione del treno. Per ulteriori informazioni, vedere questo problema .

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice

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

• Codice sorgente : tfds.datasets.oxford_flowers102.Builder

• Versioni :

  • 2.1.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione del download : 328.90 MiB

• Dimensione del set di dati: 331.34 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

Diviso	Esempi
'test'	6.149
'train'	1.020
'validation'	1.020

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
nome del file	Testo		corda
Immagine	Immagine	(Nessuno, Nessuno, 3)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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"
}