Stanford Cars数据集官网崩了,这里给出一个已经切分好训练集和测试集的数据 链接:https://pan.baidu.com/s/1WpbW5Q7skFCV5cHJokBZ1g?pwd=v3w8 提取码:v3w8
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...
使用Stanford Cars数据集对汽车进行Model Year识别 精度:92.5%精度:92.8%召回率:92.5%f1:92.5% (0)踩踩(0) 所需:1积分 3.5寸触摸屏 XPT2046电阻触摸屏 STM32F103RCT6 HAL 模拟SPI(源码) 2025-01-04 02:15:55 积分:1 snowyeeoj-frontend 2025-01-04 02:10:02 ...
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
评估:StanfordCars-196数据集:包含196中车辆的16,185张图像,训练集有8,144张,测试集有8,041张,训练实验在通过标注框裁剪出的图像块数据上进行。 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...
CNN Stanford Cars using Keras AlexnetTable ContentGoalDefinitionData ExploratoryData SelectionData splitImplementationAnalyze training historyPredictionReference License This Notebook has been released under the Apache 2.0 open source license. Continue exploring Input1 file arrow_right_alt Output0 files arrow_...
The current state-of-the-art on Stanford Cars (Fine-grained 6 Tasks) is CPG. See a full comparison of 6 papers with code.
stanford_cars 喜爱 1 汽车类型分类检测 小 小明嗨zzz 1枚 CC0 目标检测 1 5 2023-09-25 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 car_ims.tgz car_ims.tgz (1865.99M) 下载 File Name Size Update Time car_ims/011348.jpg 9699 2015-03-01 11:31:05 car_ims/014416.jpg 156722 2015-03-01...
>1StanfordCars(root="/tmp",download=True)~/dev/vision/torchvision/datasets/stanford_cars.pyin__init__(self,root,split,transform,target_transform,download)6263ifdownload:--->64self.download()6566ifnotself._check_exists():~/dev/vision/torchvision/datasets/stanford_cars.pyindownload(self)102103def...
Stanford Cars数据集 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,...