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स्टैनफोर्ड_डॉग्स

  • विवरण:

स्टैनफोर्ड डॉग्स डेटासेट में दुनिया भर के कुत्तों की 120 नस्लों के चित्र हैं। इस डेटासेट को इमेजनेट से छवियों और एनोटेशन का उपयोग करके ठीक-ठीक छवि वर्गीकरण के कार्य के लिए बनाया गया है। 20,580 चित्र हैं, जिनमें से 12,000 प्रशिक्षण के लिए और 8580 परीक्षण के लिए उपयोग किए जाते हैं। सभी 12,000 छवियों के लिए क्लास लेबल और बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन प्रदान किए गए हैं।

विभाजित करना उदाहरण
'test' 8,580
'train' 12,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=120),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
    }),
})

VISUALIZATION

  • प्रशस्ति पत्र:
@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"}