stanford_dogs

  • Descripción :

El conjunto de datos de Stanford Dogs contiene imágenes de 120 razas de perros de todo el mundo. Este conjunto de datos se ha creado utilizando imágenes y anotaciones de ImageNet para la tarea de categorización de imágenes detalladas. Hay 20.580 imágenes, de las cuales 12.000 se utilizan para entrenamiento y 8580 para pruebas. Se proporcionan etiquetas de clase y anotaciones de cuadro delimitador para todas las 12.000 imágenes.

Separar Ejemplos
'test' 8,580
'train' 12,000
  • Estructura de características :
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),
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
imagen Imagen (Ninguno, Ninguno, 3) uint8
imagen/nombre de archivo Texto cuerda
etiqueta Etiqueta de clase int64
objetos Secuencia
objetos/bbox BBoxCaracterística (4,) flotar32

Visualización

  • Cita :
@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"}