- Descrizione :
Questo database è destinato agli esperimenti sul riconoscimento di oggetti 3D dalla forma. Contiene immagini di 50 giocattoli appartenenti a 5 categorie generiche: animali a quattro zampe, figure umane, aeroplani, camion e automobili. Gli oggetti sono stati ripresi da due telecamere in 6 condizioni di illuminazione, 9 elevazioni (da 30 a 70 gradi ogni 5 gradi) e 18 azimut (da 0 a 340 ogni 20 gradi).
Il set di addestramento è composto da 5 istanze di ciascuna categoria (istanze 4, 6, 7, 8 e 9) e il set di test delle restanti 5 istanze (istanze 0, 1, 2, 3 e 5).
Pagina iniziale : https://cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0-small/
Codice sorgente :
tfds.image_classification.Smallnorb
Versioni :
2.0.0
(predefinito): Nuova API divisa ( https://tensorflow.org/datasets/splits )2.1.0
: Nessuna nota di rilascio.
Dimensioni download :
250.60 MiB
Dimensioni set di dati :
Unknown size
Memorizzazione automatica nella cache ( documentazione ): sconosciuta
Divisioni :
Diviso | Esempi |
---|---|
'test' | 24.300 |
'train' | 24.300 |
- Caratteristiche :
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),
})
Chiavi supervisionate (Vedi documento
as_supervised
):('image', 'label_category')
Citazione :
\
@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}
}
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):