معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا101

• وصف :

يتكون Caltech-101 من صور لأشياء تنتمي إلى 101 فئة، بالإضافة إلى فئة background clutter واحدة. يتم تصنيف كل صورة بكائن واحد. يحتوي كل فصل على ما يقرب من 40 إلى 800 صورة، بإجمالي حوالي 9 آلاف صورة. تكون الصور بأحجام مختلفة، ويبلغ طول حوافها النموذجي 200-300 بكسل. يحتوي هذا الإصدار على تسميات على مستوى الصورة فقط. تحتوي مجموعة البيانات الأصلية أيضًا على مربعات محيطة.

• وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود north_east

• الصفحة الرئيسية : https://doi.org/10.22002/D1.20086

• كود المصدر : tfds.datasets.caltech101.Builder

• الإصدارات :

  • 3.0.0 : واجهة برمجة التطبيقات المقسمة الجديدة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 : تحديث عنوان URL لموقع الويب
  • 3.0.2 (افتراضي): تنزيل تحديث عنوان URL

• حجم التحميل : 131.05 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 132.86 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): ('image', 'label')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@article{FeiFei2004LearningGV,
  title={Learning Generative Visual Models from Few Training Examples: An Incremental Bayesian Approach Tested on 101 Object Categories},
  author={Li Fei-Fei and Rob Fergus and Pietro Perona},
  journal={Computer Vision and Pattern Recognition Workshop},
  year={2004},
}