- 説明:
Cars データセットには、196 クラスの自動車の 16,185 枚の画像が含まれています。データは 8,144 個のトレーニング画像と 8,041 個のテスト画像に分割されており、各クラスはおおよそ 50 対 50 に分割されています。クラスは通常、メーカー、モデル、年式のレベルです (例: 2012 Tesla Model S または 2012 BMW M3 クーペ)。
追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ホームページ: https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
バージョン:
-
2.0.0
: 初期リリース 2.0.1
: ウェブサイト URL の更新2.1.0
(デフォルト): バグの修正https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927
-
ダウンロードサイズ:
1.82 GiB
データセットのサイズ:
1.85 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 8,041 |
'train' | 8,144 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=196),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ボックス | BBox機能 | (4,) | float32 | |
ID | 文章 | 弦 | ||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@inproceedings{KrauseStarkDengFei-Fei_3DRR2013,
title = {3D Object Representations for Fine-Grained Categorization},
booktitle = {4th International IEEE Workshop on 3D Representation and Recognition (3dRR-13)},
year = {2013},
address = {Sydney, Australia},
author = {Jonathan Krause and Michael Stark and Jia Deng and Li Fei-Fei}
}