Калтех101

• Описание :

Caltech-101 состоит из изображений объектов, принадлежащих к 101 классу, плюс один класс background clutter . Каждое изображение помечено одним объектом. Каждый класс содержит примерно от 40 до 800 изображений, всего около 9 тыс. изображений. Изображения имеют переменный размер, с типичной длиной края 200–300 пикселей. Эта версия содержит только метки на уровне изображения. Исходный набор данных также содержит ограничивающие рамки.

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом north_east

• Домашняя страница : https://doi.org/10.22002/D1.20086 .

• Исходный код : tfds.datasets.caltech101.Builder .

• Версии :

  • 3.0.0 : Новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.0.1 : Обновление URL-адреса веб-сайта.
  • 3.0.2 (по умолчанию): обновление URL-адреса загрузки.

• Размер загрузки : 131.05 MiB

• Размер набора данных : 132.86 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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

• Функциональная документация :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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},
}