スタンフォードオンライン製品

• 説明：

スタンフォード オンライン製品データセット

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

• ソースコード: tfds.datasets.stanford_online_products.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 2.87 GiB

• データセットのサイズ: 2.89 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

スプリット	例
'test'	60,502
'train'	59,551

• 機能の構造:

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),
})

• 機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ	説明
	特徴辞書
クラスID	クラスラベル		int64
画像	画像	(なし、なし、3)	uint8
super_class_id	クラスラベル		int64
スーパークラスID/番号	クラスラベル		int64

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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}
}