div2k

  • বর্ণনা :

DIV2K ডেটাসেট: @ NTIRE (CVPR 2017 এবং CVPR 2018) এবং @ PIRM (ECCV 2018) চ্যালেঞ্জগুলির জন্য ব্যবহৃত বিভিন্ন 2K রেজোলিউশন উচ্চ মানের ছবি

FeaturesDict({
    'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
ঘন্টা ছবি (কোনটিই নয়, 3) uint8
lr ছবি (কোনটিই নয়, 3) uint8
  • তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('lr', 'hr')

  • চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

  • উদ্ধৃতি :

@InProceedings{Agustsson_2017_CVPR_Workshops,
    author = {Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu},
    title = {NTIRE 2017 Challenge on Single Image Super-Resolution: Dataset and Study},
    booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
    url = "http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/publications/Agustsson-CVPRW-2017.pdf",
    month = {July},
    year = {2017}
}

div2k/bicubic_x2 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

  • কনফিগ বিবরণ : bicubic_x2 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড সাইজঃ 4.68 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 4.68 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/bicubic_x3

  • কনফিগ বিবরণ : bicubic_x3 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড সাইজ : 4.16 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 4.16 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/bicubic_x4

  • কনফিগার বিবরণ : bicubic_x4 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড আকার : 3.97 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 3.97 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/bicubic_x8

  • কনফিগার বিবরণ : bicubic_x8 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোডের আকার : 3.78 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 3.78 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/unknown_x2

  • কনফিগার বিবরণ : অজানা_x2 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড সাইজ : 4.48 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 4.48 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/unknown_x3

  • কনফিগার বিবরণ : অজানা_x3 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড আকার : 4.10 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 4.11 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/unknown_x4

  • কনফিগার বিবরণ : অজানা_x4 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড আকার : 3.93 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 3.93 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/realistic_mild_x4

  • কনফিগারেশনের বিবরণ : বাস্তবসম্মত_মিল্ড_x4 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড আকার : 4.00 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 4.00 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/realistic_difficult_x4

  • কনফিগার বিবরণ : বাস্তবসম্মত_কঠিন_x4 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড সাইজ : 3.98 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 3.99 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 800
'validation' 100

div2k/realistic_wild_x4

  • কনফিগার বিবরণ : বাস্তবসম্মত_wild_x4 ডেটা ব্যবহার করে।

  • ডাউনলোড সাইজঃ 4.74 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 14.62 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 3,200
'validation' 100