Visualización : Explore en Know Your Data
Descripción :
Conjunto de datos de productos en línea de Stanford
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio: http://cvgl.stanford.edu/projects/lifted_struct/
Código fuente :
tfds.datasets.stanford_online_products.Builder
Versiones :
-
1.0.0
(predeterminado): Sin notas de la versión.
-
Tamaño de descarga :
2.87 GiB
Tamaño del conjunto de datos :
2.89 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 60,502 |
'train' | 59,551 |
- Estructura de características :
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),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
identificador de clase | Etiqueta de clase | int64 | ||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
super_clase_id | Etiqueta de clase | int64 | ||
super_class_id/num | Etiqueta de clase | int64 |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@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}
}