Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

еда101

  • Описание :

Этот набор данных состоит из 101 категории продуктов с 101 000 изображений. Для каждого класса предоставляется 250 проверенных вручную тестовых изображений, а также 750 обучающих изображений. Обучающие изображения специально не очищались, и поэтому все еще содержат некоторое количество шума. В основном это проявляется в ярких цветах, а иногда и в неправильных этикетках. Все изображения были масштабированы так, чтобы максимальная длина стороны составляла 512 пикселей.

  • Домашняя страница : https://www.vision.ee.ethz.ch/datasets_extra/food-101/

  • Исходный код : tfds.image_classification.Food101

  • Версии :

    • 2.0.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.
    • 1.0.0 : без примечаний к выпуску.
    • 2.1.0 : Нет примечаний к выпуску.
  • Размер загружаемого файла : 4.65 GiB

  • Размер набора данных : Unknown size

  • Автоматическое кэширование ( документация ): неизвестно

  • Сплит :

Трещина Примеры
'train' 75 750
'validation' 25 250
  • Особенности :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised ): ('image', 'label')

  • Цитата :

@inproceedings{bossard14,
  title = {Food-101 -- Mining Discriminative Components with Random Forests},
  author = {Bossard, Lukas and Guillaumin, Matthieu and Van Gool, Luc},
  booktitle = {European Conference on Computer Vision},
  year = {2014}
}

Визуализация