- Descripción :
El conjunto de datos de Stanford Dogs contiene imágenes de 120 razas de perros de todo el mundo. Este conjunto de datos se ha creado utilizando imágenes y anotaciones de ImageNet para la tarea de categorización de imágenes detalladas. Hay 20.580 imágenes, de las cuales 12.000 se utilizan para entrenamiento y 8580 para pruebas. Se proporcionan etiquetas de clase y anotaciones de cuadro delimitador para todas las 12.000 imágenes.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio: http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/main.html
Código fuente :
tfds.datasets.stanford_dogs.BuilderVersiones :
-
0.2.0(predeterminado): Sin notas de la versión.
-
Tamaño de la descarga :
778.12 MiBTamaño del conjunto de datos :
744.72 MiBAlmacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
| Separar | Ejemplos |
|---|---|
'test' | 8,580 |
'train' | 12,000 |
- Estructura de características :
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),
}),
})
- Documentación de características :
| Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| CaracterísticasDict | ||||
| imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
| imagen/nombre de archivo | Texto | cuerda | ||
| etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
| objetos | Secuencia | |||
| objetos/bbox | BBoxCaracterística | (4,) | flotar32 |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised):('image', 'label')Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@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"}