stanford_dogs

  • Açıklama :

Stanford Köpekleri veri kümesi, dünyanın dört bir yanından 120 köpek türünün görüntülerini içerir. Bu veri seti, ince taneli görüntü kategorizasyonu görevi için ImageNet'ten görüntüler ve açıklama kullanılarak oluşturulmuştur. 12.000'i eğitim için ve 8580'i test için kullanılan 20.580 görüntü var. 12.000 resmin tamamı için sınıf etiketleri ve sınırlayıcı kutu ek açıklamaları sağlanmıştır.

Bölmek örnekler
'test' 8.580
'train' 12.000
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=120),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Açıklama
ÖzelliklerDict
görüntü resim (Yok, Yok, 3) uint8
resim/dosya adı Metin sicim
etiket SınıfEtiketi int64
nesneler Sıra
nesneler/bbox BBoxÖzelliği (4,) şamandıra32

görselleştirme

  • Alıntı :
@inproceedings{KhoslaYaoJayadevaprakashFeiFei_FGVC2011,
author = "Aditya Khosla and Nityananda Jayadevaprakash and Bangpeng Yao and
          Li Fei-Fei",
title = "Novel Dataset for Fine-Grained Image Categorization",
booktitle = "First Workshop on Fine-Grained Visual Categorization,
             IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
year = "2011",
month = "June",
address = "Colorado Springs, CO",
}
@inproceedings{imagenet_cvpr09,
        AUTHOR = {Deng, J. and Dong, W. and Socher, R. and Li, L.-J. and
                  Li, K. and Fei-Fei, L.},
        TITLE = { {ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database} },
        BOOKTITLE = {CVPR09},
        YEAR = {2009},
        BIBSOURCE = "http://www.image-net.org/papers/imagenet_cvpr09.bib"}