สมอลนอร์บ

• คำอธิบาย :

ฐานข้อมูลนี้มีไว้สำหรับการทดลองการรับรู้วัตถุ 3 มิติจากรูปร่าง ประกอบด้วยรูปภาพของเล่น 50 ชิ้นซึ่งจัดอยู่ใน 5 หมวดหมู่ทั่วไป ได้แก่ สัตว์สี่ขา หุ่นมนุษย์ เครื่องบิน รถบรรทุก และรถยนต์ วัตถุถูกถ่ายภาพด้วยกล้องสองตัวภายใต้สภาพแสง 6 แบบ 9 ระดับความสูง (30 ถึง 70 องศา ทุกๆ 5 องศา) และ 18 มุมราบ (0 ถึง 340 ทุกๆ 20 องศา)

ชุดการฝึกประกอบด้วย 5 อินสแตนซ์ของแต่ละหมวดหมู่ (อินสแตนซ์ 4, 6, 7, 8 และ 9) และชุดทดสอบของอีก 5 อินสแตนซ์ที่เหลือ (อินสแตนซ์ 0, 1, 2, 3 และ 5)

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจในเอกสารด้วยรหัส north_east

• หน้าแรก : https://cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0-small/

• ซอร์สโค้ด : tfds.datasets.smallnorb.Builder

• รุ่น :

  • 2.0.0 (ค่าเริ่มต้น): API แยกใหม่ ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• ขนาดดาวน์โหลด : 250.60 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : Unknown size

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ไม่ทราบ

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=uint8),
    'image2': Image(shape=(96, 96, 1), dtype=uint8),
    'instance': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'label_azimuth': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
    'label_category': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'label_elevation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=9),
    'label_lighting': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label_category')

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@article{LeCun2004LearningMF,
  title={Learning methods for generic object recognition with invariance to pose and lighting},
  author={Yann LeCun and Fu Jie Huang and L{\'e}on Bottou},
  journal={Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2004},
  volume={2},
  pages={II-104 Vol.2}
}