- 説明:
Oxford-IIIT ペット データセットは、クラスごとに約 200 枚の画像を含む 37 カテゴリのペット画像データセットです。画像にはスケール、ポーズ、照明が大きく異なります。すべての画像には、品種と種に関するグラウンド トゥルースの注釈が関連付けられています。さらに、トレーニング分割用に頭部境界ボックスが提供され、このデータセットを単純な物体検出タスクに使用できるようになります。テスト分割では、境界ボックスは空です。
追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
バージョン:
-
4.0.0
(デフォルト) : 頭の境界ボックスを追加します。破損した画像を修正します。データセットの URL を更新します。
-
ダウンロードサイズ:
773.52 MiB
データセットのサイズ:
773.68 MiB
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' | 3,669 |
'train' | 3,680 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'head_bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
'segmentation_mask': Image(shape=(None, None, 1), dtype=uint8),
'species': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ファイル名 | 文章 | 弦 | ||
head_bbox | BBox機能 | (4,) | float32 | |
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
セグメンテーションマスク | 画像 | (なし、なし、1) | uint8 | |
種 | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ): 欠落しています。
引用:
@InProceedings{parkhi12a,
author = "Parkhi, O. M. and Vedaldi, A. and Zisserman, A. and Jawahar, C.~V.",
title = "Cats and Dogs",
booktitle = "IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
year = "2012",
}