การ สร้างภาพ : สำรวจใน Know Your Data
คำอธิบาย :
ฐานข้อมูลนี้มีไว้สำหรับการทดลองในการจดจำวัตถุ 3 มิติจากรูปร่าง ประกอบด้วยรูปภาพของเล่น 50 ชิ้นใน 5 หมวดหมู่ทั่วไป ได้แก่ สัตว์สี่ขา หุ่นคน เครื่องบิน รถบรรทุก และรถยนต์ วัตถุถูกถ่ายภาพโดยกล้องสองตัวภายใต้สภาพแสง 6 แบบ ระดับความสูง 9 ระดับ (30 ถึง 70 องศาทุกๆ 5 องศา) และ 18 แนวราบ (0 ถึง 340 ทุกๆ 20 องศา)
ชุดฝึกประกอบด้วย 5 ตัวอย่างของแต่ละหมวด (ชุดที่ 4, 6, 7, 8 และ 9) และชุดทดสอบที่เหลืออีก 5 ชุด (ชุดที่ 0, 1, 2, 3 และ 5)
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
รหัสที่มา :
tfds.datasets.smallnorb.Builder
รุ่น :
-
2.0.0
(ค่าเริ่มต้น): API แยกใหม่ ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
2.1.0
: ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
250.60 MiB
ขนาดชุดข้อมูล :
Unknown size
แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ไม่รู้จัก
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'test' | 24,300 |
'train' | 24,300 |
- โครงสร้างคุณลักษณะ :
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),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
ภาพ | ภาพ | (96, 96, 1) | uint8 | |
ภาพที่ 2 | ภาพ | (96, 96, 1) | uint8 | |
ตัวอย่าง | ป้ายกำกับคลาส | int64 | ||
label_azimuth | ป้ายกำกับคลาส | int64 | ||
label_category | ป้ายกำกับคลาส | int64 | ||
label_elevation | ป้ายกำกับคลาส | int64 | ||
label_lighting | ป้ายกำกับคลาส | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):('image', 'label_category')
รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ
ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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}
}