- 説明:
コサイン距離を使用した近似最近傍検索の事前トレーニング済み埋め込み。このデータセットは、次の 2 つの分割で構成されています。
- 'database': 9,990,000 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに次の機能があります: 'embedding' (96 float)、'index' (int64)、'neighbors' (空のリスト)。
- 'test': 10,000 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに次の機能があります。 )
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
3.58 GiB
データセットサイズ:
4.46 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'database' | 9,990,000 |
'test' | 10,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'embedding': Tensor(shape=(96,), dtype=float32),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
'neighbors': Sequence({
'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
}),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
埋め込み | テンソル | (96) | float32 | |
索引 | スカラー | int64 | 分割内のインデックス。 | |
隣人 | 順序 | テスト分割でのみ使用できる、計算された隣接ノード。 | ||
隣人/距離 | スカラー | float32 | 近隣距離。 | |
ネイバー/インデックス | スカラー | int64 | ネイバー インデックス。 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@inproceedings{babenko2016efficient,
title={Efficient indexing of billion-scale datasets of deep descriptors},
author={Babenko, Artem and Lempitsky, Victor},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
pages={2055--2063},
year={2016}
}