태양397

데이터베이스에는 SUN(Scene UNderstanding) 벤치마크에서 사용되는 397개 범주의 108,753개 이미지가 포함되어 있습니다. 이미지 수는 카테고리마다 다르지만 카테고리당 최소 100개의 이미지가 있습니다.

TFDS를 통해 데이터 세트의 여러 구성을 사용할 수 있습니다.

  • 76,128개의 교육 이미지, 10,875개의 검증 이미지 및 21,750개의 테스트 이미지가 있는 전체 데이터 세트의 사용자 지정(임의) 파티션. 이미지는 최대 120,000픽셀로 크기가 조정되었으며 품질 72의 JPEG로 인코딩되었습니다.

  • "standard-part1-120k", "standard-part2-120k", ..., "standard-part10-120k": 각 분할에서 클래스당 50개의 이미지가 있는 10개의 공식 훈련/테스트 파티션 각각. 이미지는 최대 120,000픽셀로 크기가 조정되었으며 품질 72의 JPEG로 인코딩되었습니다.

  • 추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색

  • 홈페이지 : https://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/

  • 소스 코드 : tfds.datasets.sun397.Builder

  • 버전 :

    • 4.0.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.
  • 다운로드 크기 : 36.41 GiB

  • 데이터세트 크기 : Unknown size

  • 자동 캐시 됨( 문서 ): 알 수 없음

  • 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=397),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
파일 이름 텍스트
영상 영상 (없음, 없음, 3) uint8
상표 클래스 레이블 int64
@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(기본 구성)

  • 구성 설명 : 각각 이미지의 70%/10%/20%로 무작위 훈련/검증/테스트 분할이 있는 TFDS 파티션. 이미지는 최대 120,000픽셀로 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 21,750
'train' 76,128
'validation' 10,875

심상

sun397/표준-part1-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 1에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀로 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part2-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 2에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀을 갖도록 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part3-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 3에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀을 갖도록 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part4-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 4에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀을 갖도록 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part5-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 5에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀을 갖도록 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part6-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 6에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀을 갖도록 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part7-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 7에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀을 갖도록 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part8-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 8에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀을 갖도록 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part9-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 9에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀로 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상

sun397/표준-part10-120k

  • 구성 설명 : 공식 파티션 번호 10에서 학습 및 테스트 분할. 이미지는 최대 120,000픽셀로 크기가 조정되고 72 JPEG 품질로 압축됩니다.

  • 분할 :

나뉘다
'test' 19,850
'train' 19,850

심상