Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

caltech101

  • opis:

Caltech-101 składa się z obrazów obiektów należących do 101 klas, plus jeden background clutter klasie. Każdy obraz jest oznaczony pojedynczym obiektem. Każda klasa zawiera około 40 do 800 obrazów, w sumie około 9k obrazów. Obrazy mają różne rozmiary, z typową długością krawędzi 200-300 pikseli. Ta wersja zawiera tylko etykiety na poziomie obrazu. Oryginalny zestaw danych zawiera również ramki ograniczające.

Podział Przykłady
'test' 6084
'train' 3060
  • Cechy:
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),
})

Wyobrażanie sobie

  • cytat:
@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},
}