smallnorb

• Visualização : Explorar em Conheça seus dados north_east

• Descrição :

Esta base de dados destina-se a experimentos de reconhecimento de objetos 3D a partir da forma. Contém imagens de 50 brinquedos pertencentes a 5 categorias genéricas: animais de quatro patas, figuras humanas, aviões, caminhões e carros. Os objetos foram fotografados por duas câmeras em 6 condições de iluminação, 9 elevações (30 a 70 graus a cada 5 graus) e 18 azimutes (0 a 340 a cada 20 graus).

O conjunto de treinamento é composto por 5 instâncias de cada categoria (instâncias 4, 6, 7, 8 e 9) e o conjunto de teste pelas 5 instâncias restantes (instâncias 0, 1, 2, 3 e 5).

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code north_east

• Página inicial : https://cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0-small/

• Código -fonte: tfds.datasets.smallnorb.Builder

• Versões :

  • 2.0.0 (padrão): Nova API de divisão ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : Sem notas de versão.

• Tamanho do download : 250.60 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : Unknown size

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Desconhecido

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ('image', 'label_category')

• Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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}
}