- Sự miêu tả :
Bộ dữ liệu Ô tô chứa 16.185 hình ảnh của 196 loại ô tô. Dữ liệu được chia thành 8.144 hình ảnh đào tạo và 8.041 hình ảnh thử nghiệm, trong đó mỗi lớp được chia theo tỷ lệ 50-50. Các lớp học thường ở cấp độ Hãng sản xuất, Mẫu mã, Năm, ví dụ: Tesla Model S 2012 hoặc BMW M3 coupe 2012.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã
Trang chủ : https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
Mã nguồn :
tfds.image_classification.Cars196
Phiên bản :
-
2.0.0
: Bản phát hành đầu tiên -
2.0.1
: Cập nhật URL trang web -
2.1.0
(mặc định): Sửa lỗi https://github.com/tensorflow/datasets/issues/3927
-
Kích thước tải xuống :
1.82 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
1.85 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | Ví dụ |
---|---|
'test' | 8.041 |
'train' | 8.144 |
- Cấu trúc tính năng :
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),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp học | Hình dạng | loại D | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
hộp thư | Tính năng BBox | (4,) | phao32 | |
nhận dạng | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không, Không, 3) | uint8 | |
nhãn | Nhãn lớp | int64 |
Khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- Trích dẫn :
@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}
}