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.

• דף הבית: http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/

• קוד מקור: tfds.image_classification.Caltech101

• גרסאות:

  • 3.0.0 : API פיצול החדש ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 (ברירת המחדל): עדכון כתובת האתר

• גודל ההורדה: 125.64 MiB

• מערך נתונים גודל: 132.86 MiB

• Auto-במטמון ( תיעוד ): כן

• פיצולים:

• 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),
})

• מפתחות השגחה (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},
}