caltech101

• คำอธิบาย :

Caltech-101 ประกอบด้วยรูปภาพของวัตถุที่อยู่ในคลาส 101 คลาส และคลาสที่ background clutter หนึ่งคลาส ภาพแต่ละภาพมีป้ายกำกับด้วยวัตถุเดียว แต่ละคลาสมีรูปภาพประมาณ 40 ถึง 800 รูป รวมทั้งหมดประมาณ 9,000 รูป รูปภาพมีขนาดต่างๆ กัน โดยมีความยาวขอบโดยทั่วไปที่ 200-300 พิกเซล รุ่นนี้มีป้ายกำกับระดับรูปภาพเท่านั้น ชุดข้อมูลดั้งเดิมยังมีกล่องที่มีขอบเขต

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส north_east

• หน้าแรก : http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/

• รหัสที่มา : tfds.datasets.caltech101.Builder

• รุ่น :

  • 3.0.0 : API แยกใหม่ ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 (ค่าเริ่มต้น): อัปเดต URL ของเว็บไซต์

• ขนาดการดาวน์โหลด : 125.64 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 132.86 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูป ( tfds.show_examples ):

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@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},
}