Visualização : Explorar em Conheça seus dados
Descrição :
Conjunto de dados de produtos on-line de Stanford
Documentação Adicional : Explore em Papers With Code
Página inicial : http://cvgl.stanford.edu/projects/lifted_struct/
Código -fonte:
tfds.datasets.stanford_online_products.Builder
Versões :
-
1.0.0
(padrão): sem notas de versão.
-
Tamanho do download :
2.87 GiB
Tamanho do conjunto de dados :
2.89 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'test' | 60.502 |
'train' | 59.551 |
- Estrutura de recursos :
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),
})
- Documentação do recurso:
Característica | Classe | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
class_id | ClassLabel | int64 | ||
imagem | Imagem | (Nenhuma, Nenhuma, 3) | uint8 | |
super_class_id | ClassLabel | int64 | ||
super_class_id/num | ClassLabel | int64 |
Chaves supervisionadas (Consulte
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citação :
@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}
}