- Описание :
Стэнфордский набор данных онлайн-продуктов
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : http://cvgl.stanford.edu/projects/lifted_struct/
Исходный код :
tfds.datasets.stanford_online_products.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
2.87 GiB
Размер набора данных :
2.89 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 60 502 |
'train' | 59 551 |
- Структура функции :
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),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
ID класса | Класслейбл | int64 | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
super_class_id | Класслейбл | int64 | ||
super_class_id/номер | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}