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caltech101

  • Descrição:

Caltech-101 consiste em imagens de objetos pertencentes a 101 aulas, além de um background clutter classe. Cada imagem é rotulada com um único objeto. Cada classe contém cerca de 40 a 800 imagens, totalizando cerca de 9 mil imagens. As imagens são de tamanhos variáveis, com comprimentos de borda típicos de 200-300 pixels. Esta versão contém apenas rótulos de nível de imagem. O conjunto de dados original também contém caixas delimitadoras.

Dividir Exemplos
'test' 6.084
'train' 3.060
  • Características:
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),
})

Visualização

  • citação:
@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},
}