profundo1b,profundo1b

• Descripción :

Incorporaciones preentrenadas para la búsqueda aproximada del vecino más cercano usando la distancia del coseno. Este conjunto de datos consta de dos divisiones:

1. 'base de datos': consta de 9,990,000 puntos de datos, cada uno tiene características: 'incrustación' (96 flotantes), 'índice' (int64), 'vecinos' (lista vacía).
2. 'prueba': consta de 10,000 puntos de datos, cada uno tiene características: 'incrustación' (96 flotantes), 'índice' (int64), 'vecinos' (lista de 'índice' y 'distancia' de los vecinos más cercanos en la base de datos. )

• Página de inicio: http://sites.skoltech.ru/compvision/noimi/

• Código fuente : tfds.nearest_neighbors.deep1b.Deep1b

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): versión inicial.

• Tamaño de descarga : 3.58 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 4.46 GiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'database'	9,990,000
'test'	10,000

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(96,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
incrustación	Tensor	(96,)	flotar32
índice	Escalar		int64	Índice dentro de la división.
vecinos	Secuencia			Los vecinos calculados, que solo están disponibles para la división de prueba.
vecinos/distancia	Escalar		flotar32	Distancia vecina.
vecinos/índice	Escalar		int64	Índice de vecinos.

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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}
}