- Описание :
Набор данных Stanford Dogs содержит изображения 120 пород собак со всего мира. Этот набор данных был создан с использованием изображений и аннотаций из ImageNet для задачи детальной категоризации изображений. Есть 20 580 изображений, из которых 12 000 используются для обучения и 8580 для тестирования. Метки классов и аннотации ограничивающих рамок предусмотрены для всех 12 000 изображений.
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/main.html
Исходный код :
tfds.datasets.stanford_dogs.Builder
Версии :
-
0.2.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
778.12 MiB
Размер набора данных :
744.72 MiB
.Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 8 580 |
'train' | 12000 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=120),
'objects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
}),
})
- Документация по функциям :
Характерная черта | Класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
изображение/имя файла | Текст | нить | ||
этикетка | Метка класса | int64 | ||
объекты | Последовательность | |||
объекты/bbox | BBoxFeature | (4,) | поплавок32 |
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@inproceedings{KhoslaYaoJayadevaprakashFeiFei_FGVC2011,
author = "Aditya Khosla and Nityananda Jayadevaprakash and Bangpeng Yao and
Li Fei-Fei",
title = "Novel Dataset for Fine-Grained Image Categorization",
booktitle = "First Workshop on Fine-Grained Visual Categorization,
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
year = "2011",
month = "June",
address = "Colorado Springs, CO",
}
@inproceedings{imagenet_cvpr09,
AUTHOR = {Deng, J. and Dong, W. and Socher, R. and Li, L.-J. and
Li, K. and Fei-Fei, L.},
TITLE = { {ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database} },
BOOKTITLE = {CVPR09},
YEAR = {2009},
BIBSOURCE = "http://www.image-net.org/papers/imagenet_cvpr09.bib"}