div2k

• 説明：

DIV2K データセット: @ NTIRE (CVPR 2017 および CVPR 2018) および @ PIRM (ECCV 2018) のチャレンジに使用された DIVerse 2K 解像度の高品質画像

• 追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる

• ホームページ: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/

• ソースコード: tfds.datasets.div2k.Builder

• バージョン:

  • 2.0.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 機能の構造:

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

• 機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ	説明
	特徴辞書
時	画像	(なし、なし、3)	uint8
lr	画像	(なし、なし、3)	uint8

• 監視キー( as_supervised doc を参照): ('lr', 'hr')

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• 設定の説明: bicubic_x2 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 4.68 GiB

• データセットのサイズ: 4.68 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x3

• 設定説明: bicubic_x3 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 4.16 GiB

• データセットのサイズ: 4.16 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x4

• 設定の説明: bicubic_x4 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 3.97 GiB

• データセットのサイズ: 3.97 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x8

• 設定の説明: bicubic_x8 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 3.78 GiB

• データセットのサイズ: 3.78 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/unknown_x2

• 構成の説明:unknown_x2 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 4.48 GiB

• データセットのサイズ: 4.48 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/unknown_x3

• 構成の説明:unknown_x3 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 4.10 GiB

• データセットのサイズ: 4.11 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/unknown_x4

• 構成の説明:unknown_x4 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 3.93 GiB

• データセットのサイズ: 3.93 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_mild_x4

• 構成の説明:realical_mild_x4 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 4.00 GiB

• データセットのサイズ: 4.00 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_difficult_x4

• 構成の説明:realistic_difficult_x4 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 3.98 GiB

• データセットのサイズ: 3.99 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	800
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_wild_x4

• 構成の説明:realial_wild_x4 データを使用します。

• ダウンロードサイズ: 4.74 GiB

• データセットのサイズ: 14.62 GiB

• 分割:

スプリット	例
'train'	3,200
'validation'	100

• 例( tfds.as_dataframe ):