солнце397

Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

База данных содержит 108 753 изображения 397 категорий, использованных в тесте Scene Understanding (SUN). Количество изображений варьируется в зависимости от категории, но в каждой категории не менее 100 изображений.

Несколько конфигураций набора данных доступны через TFDS:

  • Пользовательский (случайный) раздел всего набора данных с 76 128 обучающими изображениями, 10 875 проверочными изображениями и 21 750 тестовыми изображениями. Размер изображений был изменен, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и закодирован как JPEG с качеством 72.

  • «standard-part1-120k», «standard-part2-120k», ..., «standard-part10-120k»: каждый из 10 официальных разделов поезда/теста с 50 изображениями на класс в каждом разделении. Размер изображений был изменен, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и закодирован как JPEG с качеством 72.

  • Дополнительная документация : изучить документы с кодом

  • Домашняя страница : https://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/

  • Исходный код : tfds.datasets.sun397.Builder

  • Версии :

    • 4.0.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
  • Размер загрузки : 36.41 GiB

  • Размер набора данных : Unknown size

  • Автокэширование ( документация ): неизвестно

  • Структура функции :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=397),
})
  • Документация по функциям :
Характерная черта Класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
имя файла Текст нить
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) uint8
этикетка Метка класса 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 (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации : раздел TFDS со случайным разделением обучения/проверки/тестирования с 70%/10%/20% изображений соответственно. Изображения изменяются так, чтобы их размер не превышал 120 000 пикселей, и сжимаются с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 21 750
'train' 76 128
'validation' 10 875

Визуализация

sun397/стандартная часть1-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела № 1. Размер изображений изменяется так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжимается с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть2-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела номер 2. Размер изображений изменен так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжат с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандарт-part3-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела № 3. Размер изображений изменяется так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжимается с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть4-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела номер 4. Размер изображений изменяется так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжимается с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть5-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела номер 5. Размер изображений изменяется так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжимается с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть6-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела № 6. Размер изображений изменяется так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжимается с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть7-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела номер 7. Размер изображений изменяется так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжимается с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть8-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела номер 8. Размер изображений изменен так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжат с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть9-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела номер 9. Размер изображений изменяется так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжимается с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация

sun397/стандартная часть10-120k

  • Описание конфигурации : Обучайте и тестируйте сплиты из официального раздела номер 10. Размер изображений изменен так, чтобы иметь не более 120 000 пикселей, и сжат с качеством 72 JPEG.

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 19 850
'train' 19 850

Визуализация