stanford_dogs

• opis :

Zbiór danych Stanford Dogs zawiera obrazy 120 ras psów z całego świata. Ten zestaw danych został zbudowany przy użyciu obrazów i adnotacji z ImageNet w celu szczegółowej kategoryzacji obrazów. Dostępnych jest 20 580 obrazów, z których 12 000 służy do trenowania, a 8580 do testowania. Etykiety klas i adnotacje dotyczące ramek są dostępne dla wszystkich 12 000 obrazów.

• Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na

• Strona główna : http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/main.html

• Kod źródłowy : tfds.datasets.stanford_dogs.Builder

• Wersje :

  • 0.2.0 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Rozmiar pliku do pobrania : 778.12 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 744.72 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

Podział	Przykłady
'test'	8580
'train'	12 000

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=120),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

Funkcja	Klasa	Kształt	Typ D	Opis
	FunkcjeDict
obraz	Obraz	(Brak, Brak, 3)	uint8
obraz/nazwa pliku	Tekst		strunowy
etykieta	Etykieta klasy		int64
obiekty	Sekwencja
obiekty/bbox	Funkcja BBox	(4,)	pływak32

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('image', 'label')

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@inproceedings{KhoslaYaoJayadevaprakashFeiFei_FGVC2011,
author = "Aditya Khosla and Nityananda Jayadevaprakash and Bangpeng Yao and
          Li Fei-Fei",
title = "Novel Dataset for Fine-Grained Image Categorization",
booktitle = "First Workshop on Fine-Grained Visual Categorization,
             IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
year = "2011",
month = "June",
address = "Colorado Springs, CO",
}
@inproceedings{imagenet_cvpr09,
        AUTHOR = {Deng, J. and Dong, W. and Socher, R. and Li, L.-J. and
                  Li, K. and Fei-Fei, L.},
        TITLE = { {ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database} },
        BOOKTITLE = {CVPR09},
        YEAR = {2009},
        BIBSOURCE = "http://www.image-net.org/papers/imagenet_cvpr09.bib"}