caltech101

  • 説明

カリフォルニア工科大学-101は、101クラスに属するオブジェクト、プラスワンの写真で構成されbackground clutterクラス。各画像には単一のオブジェクトのラベルが付いています。各クラスには約40〜800枚の画像が含まれ、合計で約9k枚の画像が含まれます。画像のサイズは可変で、通常のエッジの長さは200〜300ピクセルです。このバージョンには、画像レベルのラベルのみが含まれています。元のデータセットには、境界ボックスも含まれています。

スプリット
'test' 6,084
'train' 3,060
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=102),
})

視覚化

  • 引用
@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},
}