कैल्टेक101

• विवरण :

कैलटेक-101 में 101 वर्गों से संबंधित वस्तुओं के चित्र, साथ ही एक background clutter वर्ग शामिल है। प्रत्येक छवि को एक वस्तु के साथ लेबल किया गया है। प्रत्येक वर्ग में लगभग 40 से 800 चित्र होते हैं, कुल मिलाकर लगभग 9k चित्र। छवियाँ 200-300 पिक्सेल की विशिष्ट किनारों की लंबाई के साथ चर आकार की होती हैं। इस संस्करण में केवल छवि-स्तर के लेबल हैं। मूल डेटासेट में बाउंडिंग बॉक्स भी होते हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.caltech101.Builder

• संस्करण :

  • 3.0.0 : नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 (डिफ़ॉल्ट): वेबसाइट यूआरएल अपडेट

• डाउनलोड आकार : 125.64 MiB

• डेटासेट का आकार : 132.86 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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},
}