ক্যালটেক101

• বর্ণনা :

ক্যালটেক-101-এ 101টি ক্লাসের অন্তর্গত বস্তুর ছবি এবং একটি background clutter ক্লাস রয়েছে। প্রতিটি চিত্র একটি একক বস্তু দিয়ে লেবেল করা হয়. প্রতিটি ক্লাসে মোটামুটি 40 থেকে 800টি ছবি থাকে, মোট প্রায় 9k ছবি। চিত্রগুলি পরিবর্তনশীল আকারের, সাধারণ প্রান্তের দৈর্ঘ্য 200-300 পিক্সেল। এই সংস্করণে শুধুমাত্র চিত্র-স্তরের লেবেল রয়েছে। মূল ডেটাসেটে বাউন্ডিং বক্সও থাকে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://doi.org/10.22002/D1.20086

• সোর্স কোড : tfds.datasets.caltech101.Builder

• সংস্করণ :

  • 3.0.0 : নতুন স্প্লিট API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 : ওয়েবসাইট URL আপডেট
  • 3.0.2 (ডিফল্ট): URL আপডেট ডাউনলোড করুন

• ডাউনলোড সাইজ : 131.05 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 132.86 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@article{FeiFei2004LearningGV,
  title={Learning Generative Visual Models from Few Training Examples: An Incremental Bayesian Approach Tested on 101 Object Categories},
  author={Li Fei-Fei and Rob Fergus and Pietro Perona},
  journal={Computer Vision and Pattern Recognition Workshop},
  year={2004},
}