Stanford Cars Dataset 是包含 196 种汽车类型的图像数据集,主要用于图像分类,其共有 16,185 张图像,其中训练图像和测试图像分别为 8,144 张和 8,041 张,每个类别的图像数量相当,其中分类基于汽车品牌、车型和年份。 该数据集由斯坦福大学 – 人工智能实验室于 2013 年发布,相关论文有《3D Object Representations ...
Stanford Cars数据集主要用于细粒度分类任务。数据集中一共包含16185张不同型号的汽车图片,其中8144张为训练集,8041张为测试集。 官网下载链接: http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.htmlai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html 官网中有两个版本的数据集,在旧版本中没有测试集的标注...
对于少量的数据集...。 简单介绍: 相比于传统的图像分类(区别分类狗、猫、自行车等),细粒度法分类是共同基本类别内的目标类型或者种类的区分,是一项具有挑战性的任务。主要在于具有相同的类型的目标会存在巨大的视角,尺度,颜色 数据集 ;StanfordCarshttp://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html196classe...
Stanford Cars汽车图像数据集 包含196类汽车的16185个图像该汽车数据集包含196类汽车的16185个图像。数据分为8,144个训练图像和8,041个测试图像,其中每个类别大致分为50-50个分割。课程Autonomous Driving 自动驾驶 公开数据集
Stanford Cars汽车图像数据集 包含196类汽车的16185个图像 数据类型:2D Box Stanford 860.5G 1560 12 应用场景:Image Search,Data Cleaning ImageNet图像识别数据库,用于机器视觉领域的图像分类和目标检测 数据类型:Classification Stanford Vision Lab 1.82G
数据集简介: Cars 数据集包含 196 类汽车的 16,185 张图像。 数据分为 8,144 个训练图像和 8,041 个测试图像,其中每个类别大致按 50-50 分割。 课程通常在品牌、型号、年份级别,例如 2012 Tesla Model S 或 2012 BMW M3 coupe。CitationIf you use this dataset, please cite the following p 展开 ...
Introduced by Jonathan Krause et al. in3D Object Representations for Fine-Grained Categorization TheStanford Carsdataset consists of 196 classes of cars with a total of 16,185 images, taken from the rear. The data is divided into almost a 50-50 train/test split with 8,144 training images an...
Stanford Cars Dataset03_datasets.zip2021-03-13348.83KB 文档 Stanford Cars Dataset 16,185 images and 196 classes of all the cars you'll ever dream of Overview 3D object representations are valuable resources for multi-view object class detection and scene understanding. Fine-grained recognition is ...
数据集包含斯坦福汽车分类数据集(Stanford Cars Dataset)所有汽车的 16,185 张图片和 196 个类别 Cars 数据集包含 196 类汽车的 16,185 张图像。数据分为 8,144 张训练图像和 8,041 张测试图像,其中每个类别大致分为 50-50 个分割。课程通常处于制造、型号、年份等级别。2012 特斯拉 Model S 或 2012 宝马 ...
The Stanford Cars dataset consists of 196 classes of cars with a total of 16,185 images, taken from the rear. The data is divided into almost a 50-50 train/test split with 8,144 training images and 8,041 testing images. Categories are typically at the le