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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।

विभाजित करना उदाहरण
'test' 6,084
'train' 3,060
  • 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 :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
छवि छवि (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) uint8
छवि/file_name मूलपाठ डोरी
लेबल क्लासलेबल int64

VISUALIZATION

  • 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},
}