Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
Набор данных Cars содержит 16 185 изображений 196 классов автомобилей. Данные разделены на 8 144 тренировочных изображения и 8 041 тестовое изображение, где каждый класс был разделен примерно в пропорции 50-50. Классы обычно находятся на уровне марки, модели, года, например, Tesla Model S 2012 года или купе BMW M3 2012 года.
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
Исходный код :
tfds.image_classification.Cars196
Версии :
-
2.0.0
: Первоначальный выпуск -
2.0.1
: Обновление URL-адреса веб-сайта -
2.1.0
(по умолчанию): Исправление ошибки https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927
-
Размер загрузки :
1.82 GiB
Размер набора данных :
1.85 GiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 8041 |
'train' | 8 144 |
- Структура функции :
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),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
коробка | BBoxFeature | (4,) | поплавок32 | |
я бы | Текст | нить | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
этикетка | Метка класса | int64 |
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}