لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

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 اختبار من الحالات الخمس المتبقية (الحالات 0 و 1 و 2 و 3 و 5).

انشق، مزق أمثلة
'test' 24300
'train' 24300
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=tf.uint8),
    'image2': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=tf.uint8),
    'instance': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'label_azimuth': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=18),
    'label_category': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
    'label_elevation': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=9),
    'label_lighting': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
})
  • 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}
}