لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

كالتش 101

  • الوصف :

يتكون Caltech-101 من صور لأشياء تنتمي إلى 101 فئة ، بالإضافة إلى فئة background clutter واحدة. يتم تسمية كل صورة بكائن واحد. تحتوي كل فئة على ما يقرب من 40 إلى 800 صورة ، بإجمالي حوالي 9 آلاف صورة. الصور ذات أحجام متغيرة ، بأطوال حواف نموذجية تتراوح من 200 إلى 300 بكسل. هذا الإصدار يحتوي على تسميات على مستوى الصورة فقط. تحتوي مجموعة البيانات الأصلية أيضًا على مربعات إحاطة.

انشق، مزق أمثلة
'test' 6084
'train' 3،060
  • الميزات :
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),
})

التصور

  • الاقتباس :
@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},
}