küçüknorb


Bu veritabanı şekilden 3B nesne tanıma deneyleri için tasarlanmıştır. 5 genel kategoriye ait 50 oyuncağın resimlerini içerir: dört ayaklı hayvanlar, insan figürleri, uçaklar, kamyonlar ve arabalar. Nesneler, 6 aydınlatma koşulunda, 9 yükseklikte (5 derecede 30 ila 70 derece) ve 18 azimutta (her 20 derecede 0 ila 340) iki kamera tarafından görüntülendi.

Eğitim seti, her kategorinin 5 örneğinden (4, 6, 7, 8 ve 9) ve kalan 5 örneğin test setinden (0, 1, 2, 3 ve 5) oluşur.

Bölmek Örnekler
'test' 24.300
'train' 24.300
  • Özellikler:
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),
})
  • Citation:
\
@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}
}