- Description :
Ensemble de données sur les produits en ligne de Stanford
Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code
Page d'accueil : http://cvgl.stanford.edu/projects/lifted_struct/
Code source :
tfds.datasets.stanford_online_products.Builder
Versions :
-
1.0.0
(par défaut) : Aucune note de version.
-
Taille du téléchargement :
2.87 GiB
Taille de l'ensemble de données :
2.89 GiB
Mise en cache automatique ( documentation ) : Non
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 60 502 |
'train' | 59 551 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'class_id': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=22634),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'super_class_id': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=12),
'super_class_id/num': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=12),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité | Classe | Forme | Type D | Description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
identifiant de classe | Étiquette de classe | int64 | ||
image | Image | (Aucun, Aucun, 3) | uint8 | |
super_class_id | Étiquette de classe | int64 | ||
super_class_id/num | Étiquette de classe | int64 |
Clés supervisées (Voir doc
as_supervised
) :None
Figure ( tfds.show_examples ) :
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
- Citation :
@inproceedings{song2016deep,
author = {Song, Hyun Oh and Xiang, Yu and Jegelka, Stefanie and Savarese, Silvio},
title = {Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding},
booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
year = {2016}
}