스탠포드_온라인_제품

• 설명 :

Stanford 온라인 제품 데이터세트

• 추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색

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

• 소스 코드 : tfds.datasets.stanford_online_products.Builder

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 릴리스 노트가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 2.87 GiB

• 데이터세트 크기 : 2.89 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	60,502
'train'	59,551

• 기능 구조 :

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),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
클래스_ID	클래스 라벨		정수64
영상	영상	(없음, 없음, 3)	uint8
super_class_id	클래스 라벨		정수64
super_class_id/번호	클래스 라벨		정수64

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}