การ สร้างภาพ : สำรวจใน Know Your Data
คำอธิบาย :
ชุดข้อมูลรถยนต์มีรูปภาพ 16,185 รูปของรถยนต์ 196 คลาส ข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นรูปภาพการฝึก 8,144 รูปและรูปภาพการทดสอบ 8,041 รูป โดยที่แต่ละคลาสจะถูกแบ่งออกอย่างคร่าว ๆ ในการแบ่ง 50-50 โดยทั่วไปแล้วคลาสจะอยู่ที่ระดับยี่ห้อ รุ่น ปี เช่น 2012 Tesla Model S หรือ 2012 BMW M3 coupe
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
หน้าแรก : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
รหัสที่มา :
tfds.image_classification.Cars196
รุ่น :
-
2.0.0
: การเปิดตัวครั้งแรก -
2.0.1
: อัปเดต URL ของเว็บไซต์ -
2.1.0
(ค่าเริ่มต้น): แก้ไขข้อบกพร่อง https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
1.82 GiB
ขนาดชุดข้อมูล :
1.85 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'test' | 8,041 |
'train' | 8,144 |
- โครงสร้างคุณลักษณะ :
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),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
บีบอกซ์ | คุณสมบัติ BBox | (4,) | ลอย32 | |
รหัส | ข้อความ | สตริง | ||
ภาพ | ภาพ | (ไม่มี, ไม่มี, 3) | uint8 | |
ฉลาก | ป้ายกำกับคลาส | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):('image', 'label')
รูป ( tfds.show_examples ):
- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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}
}