stanford_dogs

  • Descrizione :

Il set di dati Stanford Dogs contiene immagini di 120 razze di cani provenienti da tutto il mondo. Questo set di dati è stato creato utilizzando immagini e annotazioni di ImageNet per l'attività di categorizzazione delle immagini a grana fine. Sono disponibili 20.580 immagini, di cui 12.000 utilizzate per l'addestramento e 8580 per i test. Le etichette di classe e le annotazioni del riquadro di delimitazione sono fornite per tutte le 12.000 immagini.

Diviso Esempi
'test' 8.580
'train' 12.000
  • Struttura delle caratteristiche :
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),
    }),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
Immagine Immagine (Nessuno, Nessuno, 3) uint8
immagine/nome file Testo corda
etichetta ClassLabel int64
oggetti Sequenza
oggetti/box Funzionalità BBox (4,) galleggiante32

Visualizzazione

  • Citazione :
@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"}