स्टैनफोर्ड_ऑनलाइन_उत्पाद

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}
}