Visualisation : Explorer dans Know Your Data
Descriptif :
Le jeu de données Cars contient 16 185 images de 196 classes de voitures. Les données sont divisées en 8 144 images d'entraînement et 8 041 images de test, où chaque classe a été divisée approximativement en 50-50. Les classes sont généralement au niveau de la marque, du modèle, de l'année, par exemple 2012 Tesla Model S ou 2012 BMW M3 coupé.
Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code
Page d' accueil : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
Code source :
tfds.image_classification.Cars196
Versions :
-
2.0.0
: Version initiale -
2.0.1
: Mise à jour de l'URL du site Web -
2.1.0
(par défaut) : Correction du bogue https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927
-
Taille du téléchargement :
1.82 GiB
Taille du jeu de données :
1.85 GiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Non
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 8 041 |
'train' | 8 144 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=196),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
bbox | BBoxFeature | (4,) | float32 | |
identifiant | Texte | chaîne de caractères | ||
image | Image | (Aucun, Aucun, 3) | uint8 | |
étiquette | Étiquette de classe | int64 |
Clés supervisées (Voir
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Figure ( tfds.show_examples ):
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
- Citation :
@inproceedings{KrauseStarkDengFei-Fei_3DRR2013,
title = {3D Object Representations for Fine-Grained Categorization},
booktitle = {4th International IEEE Workshop on 3D Representation and Recognition (3dRR-13)},
year = {2013},
address = {Sydney, Australia},
author = {Jonathan Krause and Michael Stark and Jia Deng and Li Fei-Fei}
}