voitures196

• Description :

L'ensemble de données Cars contient 16 185 images de 196 classes de voitures. Les données sont divisées en 8 144 images d’entraînement et 8 041 images de test, où chaque classe a été répartie grossièrement selon une répartition 50-50. Les cours se situent généralement au niveau de la marque, du modèle et de l'année, par exemple Tesla Model S 2012 ou BMW M3 coupé 2012.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code north_east

• Page d'accueil : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

• Code source : tfds.image_classification.Cars196

• Versions :

  • 2.0.0 : version initiale
  • 2.0.1 : Mise à jour de l'URL du site Web
  • 2.1.0 (par défaut) : Correction d'un bug https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• Taille du téléchargement : 1.82 GiB

• Taille du jeu de données : 1.85 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

• Structure des fonctionnalités :

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),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : ('image', 'label')

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@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}
}