carros196

• Descrição :

O conjunto de dados Carros contém 16.185 imagens de 196 classes de carros. Os dados são divididos em 8.144 imagens de treinamento e 8.041 imagens de teste, onde cada classe foi dividida aproximadamente em 50-50. As aulas são normalmente no nível de marca, modelo, ano, por exemplo, Tesla Model S 2012 ou cupê BMW M3 2012.

• Documentação adicional : Explore artigos com código north_east

• Página inicial : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

• Código fonte : tfds.image_classification.Cars196

• Versões :

  • 2.0.0 : Versão inicial
  • 2.0.1 : Atualização do URL do site
  • 2.1.0 (padrão): Correção de bug https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927

• Tamanho do download : 1.82 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 1.85 GiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação de recursos :

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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}
}