स्टैनफोर्ड_ऑनलाइन_उत्पाद

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

स्टैनफोर्ड ऑनलाइन उत्पाद डेटासेट

विभाजित करना उदाहरण
'test' 60,502
'train' 59,551
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'class_id': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=22634),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'super_class_id': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=12),
    'super_class_id/num': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=12),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
कक्षा आईडी क्लासलेबल int64
छवि छवि (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) uint8
सुपर_क्लास_आईडी क्लासलेबल int64
सुपर_क्लास_आईडी/संख्या क्लासलेबल int64

VISUALIZATION

  • उद्धरण :
@inproceedings{song2016deep,
 author    = {Song, Hyun Oh and Xiang, Yu and Jegelka, Stefanie and Savarese, Silvio},
 title     = {Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding},
 booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
 year      = {2016}
}