oxford_iiit_pet

नोट: यह डेटासेट अंतिम स्थिर रिलीज़ के बाद से अद्यतन किया गया है। के साथ चिह्नित नए संस्करण और कॉन्फ़िगरेशन केवल tfds-nightly पैकेज में उपलब्ध हैं।

• विवरण :

ऑक्सफ़ोर्ड-IIIT पेट डेटासेट एक 37 श्रेणी का पेट इमेज डेटासेट है जिसमें प्रत्येक वर्ग के लिए लगभग 200 छवियां हैं। छवियों में पैमाने, मुद्रा और प्रकाश व्यवस्था में बड़े अंतर हैं। सभी छवियों में नस्ल और प्रजातियों की जमीनी सच्चाई का एनोटेशन जुड़ा हुआ है। इसके अतिरिक्त, प्रशिक्षण विभाजन के लिए हेड बाउंडिंग बॉक्स प्रदान किए जाते हैं, जो सरल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यों के लिए इस डेटासेट का उपयोग करने की अनुमति देता है। परीक्षण विभाजन में, बाउंडिंग बॉक्स खाली हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.oxford_iiit_pet.Builder

• संस्करण :

  • 4.0.0 (डिफ़ॉल्ट) : हेड बाउंडिंग बॉक्स जोड़ें। भ्रष्ट छवियाँ ठीक करें. डेटासेट यूआरएल अपडेट करें.

• डाउनलोड आकार : 773.52 MiB

• डेटासेट का आकार : 773.68 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'test'	3,669
'train'	3,680

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'head_bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
    'segmentation_mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
    'species': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार	विवरण
	फीचर्सडिक्ट
फ़ाइल_नाम	मूलपाठ		डोरी
हेड_बॉक्स	बीबॉक्सफ़ीचर	(4,)	फ्लोट32
छवि	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8
लेबल	क्लास लेबल		int64
विभाजन_मास्क	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 1)	uint8
प्रजातियाँ	क्लास लेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@InProceedings{parkhi12a,
  author       = "Parkhi, O. M. and Vedaldi, A. and Zisserman, A. and Jawahar, C.~V.",
  title        = "Cats and Dogs",
  booktitle    = "IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
  year         = "2012",
}