سمولنورب

قاعدة البيانات هذه مخصصة للتجارب في التعرف على الكائنات ثلاثية الأبعاد من الشكل. يحتوي على صور 50 لعبة تنتمي إلى 5 فئات عامة: حيوانات رباعية الأرجل ، وشخصيات بشرية ، وطائرات ، وشاحنات ، وسيارات. تم تصوير الأشياء بواسطة كاميرتين تحت 6 ظروف إضاءة ، 9 ارتفاعات (30 إلى 70 درجة كل 5 درجات) ، و 18 سمت (0 إلى 340 كل 20 درجة).

تتكون مجموعة التدريب من 5 مثيلات لكل فئة (الأمثلة 4 و 6 و 7 و 8 و 9) ، ومجموعة الاختبار من الحالات الخمس المتبقية (الحالات 0 و 1 و 2 و 3 و 5).

انشق، مزق أمثلة
'test' 24300
'train' 24300
  • هيكل الميزة :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=uint8),
    'image2': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=uint8),
    'instance': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'label_azimuth': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
    'label_category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'label_elevation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=9),
    'label_lighting': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع وصف
الميزات
صورة صورة (96 ، 96 ، 1) uint8
صورة 2 صورة (96 ، 96 ، 1) uint8
نموذج ClassLabel int64
label_azimuth ClassLabel int64
التصنيف_الفئة ClassLabel int64
رفع التسمية ClassLabel int64
التسمية_الإضاءة ClassLabel int64
  • الاقتباس :
@article{LeCun2004LearningMF,
  title={Learning methods for generic object recognition with invariance to pose and lighting},
  author={Yann LeCun and Fu Jie Huang and L{\'e}on Bottou},
  journal={Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2004},
  volume={2},
  pages={II-104 Vol.2}
}