101

  • תיאור:

Caltech-101 מורכב התמונות של חפצים השייכים 101 כיתות, ועוד אחד background clutter כיתה. כל תמונה מסומנת באובייקט יחיד. כל מחלקה מכילה בערך 40 עד 800 תמונות, בסך הכל כ -9 אלף תמונות. התמונות הן בגדלים משתנים, עם אורכי קצה אופייניים של 200-300 פיקסלים. גרסה זו מכילה תוויות ברמת התמונה בלבד. מערך הנתונים המקורי מכיל גם תיבות מגבילות.

לְפַצֵל דוגמאות
'test' 6,084
'train' 3,060
  • מאפיינים:
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),
})

רְאִיָה

  • 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},
}