小さなノルブ

説明：

このデータベースは、形状からの三次元物体認識の実験を目的としています。これには、4 本足の動物、人物、飛行機、トラック、車の 5 つの一般的なカテゴリに属する 50 個のおもちゃの画像が含まれています。対象物は、6 つの照明条件、9 つの仰角 (5 度ごとに 30 ～ 70 度)、および 18 の方位角 (20 度ごとに 0 ～ 340 度) の下で 2 台のカメラで撮影されました。

トレーニングセットは、各カテゴリの 5 つのインスタンス (インスタンス 4、6、7、8、および 9) と、残りの 5 つのインスタンス (インスタンス 0、1、2、3、および 5) のテストセットで構成されます。

追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ホームページ: https://cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0-small/
ソースコード: tfds.datasets.smallnorb.Builder
バージョン:
- 2.0.0 (デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
- 2.1.0 : リリースノートはありません。
ダウンロードサイズ: 250.60 MiB
データセットのサイズ: Unknown size
自動キャッシュ(ドキュメント): 不明
分割:

スプリット	例
`'test'`	24,300
`'train'`	24,300

機能の構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=uint8),
    'image2': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=uint8),
    'instance': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'label_azimuth': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
    'label_category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'label_elevation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=9),
    'label_lighting': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})

機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ
	特徴辞書
画像	画像	(96、96、1)	uint8
画像2	画像	(96、96、1)	uint8
実例	クラスラベル		int64
ラベルの方位角	クラスラベル		int64
ラベルカテゴリー	クラスラベル		int64
ラベル_標高	クラスラベル		int64
ラベル_照明	クラスラベル		int64

監視キー( as_supervised docを参照): ('image', 'label_category')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@article{LeCun2004LearningMF,
  title={Learning methods for generic object recognition with invariance to pose and lighting},
  author={Yann LeCun and Fu Jie Huang and L{\'e}on Bottou},
  journal={Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2004},
  volume={2},
  pages={II-104 Vol.2}
}