div2k

• Visualización : Explore en Know Your Data

• Descripción :

Conjunto de datos DIV2K: imágenes de alta calidad con resolución 2K de DIVerse utilizadas para los desafíos @ NTIRE (CVPR 2017 y CVPR 2018) y @ PIRM (ECCV 2018)

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

• Página de inicio: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/

• Código fuente : tfds.datasets.div2k.Builder

• Versiones :

  • 2.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
hora	Imagen	(Ninguno, Ninguno, 3)	uint8
yo	Imagen	(Ninguno, Ninguno, 3)	uint8

• Teclas supervisadas (ver as_supervised doc ): ('lr', 'hr')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Cita :

@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 (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : utiliza datos bicubic_x2.

• Tamaño de descarga : 4.68 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 4.68 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x3

• Descripción de la configuración : utiliza datos bicubic_x3.

• Tamaño de descarga : 4.16 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 4.16 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x4

• Descripción de la configuración : utiliza datos bicubic_x4.

• Tamaño de descarga : 3.97 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 3.97 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x8

• Descripción de la configuración : utiliza datos bicubic_x8.

• Tamaño de descarga : 3.78 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 3.78 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/desconocido_x2

• Descripción de la configuración : utiliza datos unknown_x2.

• Tamaño de descarga : 4.48 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 4.48 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/desconocido_x3

• Descripción de la configuración : utiliza datos unknown_x3.

• Tamaño de descarga : 4.10 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 4.11 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/desconocido_x4

• Descripción de la configuración : utiliza datos unknown_x4.

• Tamaño de descarga : 3.93 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 3.93 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realista_suave_x4

• Descripción de la configuración : utiliza datos realistas_mild_x4.

• Tamaño de descarga : 4.00 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 4.00 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realista_difícil_x4

• Descripción de la configuración : utiliza datos realistas_difíciles_x4.

• Tamaño de descarga : 3.98 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 3.99 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	800
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realista_salvaje_x4

• Descripción de la configuración : utiliza datos realistas_salvajes_x4.

• Tamaño de descarga : 4.74 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 14.62 GiB

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	3,200
'validation'	100

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):