ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
このデータベースには、シーン理解 (SUN) ベンチマークで使用される 397 カテゴリの 108,753 枚の画像が含まれています。画像の数はカテゴリによって異なりますが、カテゴリごとに少なくとも 100 枚の画像があります。
データセットのいくつかの構成は、TFDS を通じて利用可能になります。
76,128 個のトレーニング イメージ、10,875 個の検証イメージ、および 21,750 個のテスト イメージを含む、データセット全体のカスタム (ランダム) パーティション。画像は最大 120,000 ピクセルにサイズ変更され、72 の品質で JPEG としてエンコードされています。
"standard-part1-120k", "standard-part2-120k", ..., "standard-part10-120k": 10 個の公式のトレーニング/テスト パーティションのそれぞれで、各分割のクラスごとに 50 個の画像があります。画像は最大 120,000 ピクセルにサイズ変更され、72 の品質で JPEG としてエンコードされています。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソースコード:
tfds.datasets.sun397.Builder
バージョン:
-
4.0.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
36.41 GiB
データセットのサイズ: サイズ
Unknown size
自動キャッシュ(ドキュメント): 不明
機能構造:
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=397),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ファイル名 | 文章 | ストリング | ||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):None
引用:
@INPROCEEDINGS{Xiao:2010,
author={J. {Xiao} and J. {Hays} and K. A. {Ehinger} and A. {Oliva} and A. {Torralba} },
booktitle={2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
title={SUN database: Large-scale scene recognition from abbey to zoo},
year={2010},
volume={},
number={},
pages={3485-3492},
keywords={computer vision;human factors;image classification;object recognition;visual databases;SUN database;large-scale scene recognition;abbey;zoo;scene categorization;computer vision;scene understanding research;scene category;object categorization;scene understanding database;state-of-the-art algorithms;human scene classification performance;finer-grained scene representation;Sun;Large-scale systems;Layout;Humans;Image databases;Computer vision;Anthropometry;Bridges;Legged locomotion;Spatial databases},
doi={10.1109/CVPR.2010.5539970},
ISSN={1063-6919},
month={June},}
sun397/tfds (デフォルト設定)
構成の説明: 画像の 70%/10%/20% をそれぞれランダムにトレーニング/検証/テスト分割する TFDS パーティション。画像は最大 120,000 ピクセルにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 21,750 |
'train' | 76,128 |
'validation' | 10,875 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part1-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 1 から分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part2-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 2 からの分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part3-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 3 から分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part4-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 4 からの分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part5-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 5 からの分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part6-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 6 から分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part7-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 7 から分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part8-120k
構成の説明: 公式パーティション番号 8 からの分割のトレーニングとテスト。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part9-120k
構成の説明: 公式パーティション番号 9 からの分割のトレーニングとテスト。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
sun397/standard-part10-120k
構成の説明: 公式のパーティション番号 10 からの分割をトレーニングおよびテストします。画像は最大 120,000 ピクセルになるようにサイズ変更され、72 JPEG 品質で圧縮されます。
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,850 |
'train' | 19,850 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):