- תיאור :
Caltech-101 מורכב מתמונות של אובייקטים השייכים ל-101 מחלקות, בתוספת מחלקה אחת background clutter
. כל תמונה מסומנת עם אובייקט בודד. כל מחלקה מכילה בערך 40 עד 800 תמונות, בסך הכל בסביבות 9k תמונות. התמונות הן בגדלים משתנים, עם אורכי קצה טיפוסיים של 200-300 פיקסלים. גרסה זו מכילה תוויות ברמת התמונה בלבד. מערך הנתונים המקורי מכיל גם תיבות תוחמות.
תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
דף הבית : https://doi.org/10.22002/D1.20086
קוד מקור :
tfds.datasets.caltech101.Builder
גרסאות :
-
3.0.0
: API חדש מפוצל ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
3.0.1
: עדכון כתובת האתר -
3.0.2
(ברירת מחדל): הורד עדכון כתובת אתר
-
גודל הורדה :
131.05 MiB
גודל ערכת נתונים :
132.86 MiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 6,084 |
'train' | 3,060 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (אין, אין, 3) | uint8 | |
image/file_name | טֶקסט | חוּט | ||
תווית | ClassLabel | int64 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):('image', 'label')
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@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},
}