prodotti_online_stanford

• Descrizione :

Set di dati dei prodotti online di Stanford

• Documentazione aggiuntiva : esplora documenti con codice

• Pagina iniziale : http://cvgl.stanford.edu/projects/lifted_struct/

• Codice sorgente : tfds.datasets.stanford_online_products.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione download : 2.87 GiB

• Dimensione del set di dati : 2.89 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	60.502
'train'	59.551

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'class_id': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=22634),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'super_class_id': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=12),
    'super_class_id/num': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=12),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
ID della classe	ClassLabel		int64
Immagine	Immagine	(Nessuno, Nessuno, 3)	uint8
super_class_id	ClassLabel		int64
super_class_id/num	ClassLabel		int64

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@inproceedings{song2016deep,
 author    = {Song, Hyun Oh and Xiang, Yu and Jegelka, Stefanie and Savarese, Silvio},
 title     = {Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding},
 booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
 year      = {2016}
}