div2k

• 설명 :

DIV2K 데이터 세트: @ NTIRE(CVPR 2017 및 CVPR 2018) 및 @ PIRM(ECCV 2018) 과제에 사용되는 DIVerse 2K 해상도 고품질 이미지

• 추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색

• 홈페이지 : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/

• 소스 코드 : tfds.datasets.div2k.Builder

• 버전 :

  • 2.0.0 (기본값): 릴리스 노트가 없습니다.

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
시간	영상	(없음, 없음, 3)	uint8
난	영상	(없음, 없음, 3)	uint8

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('lr', 'hr')

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@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 (기본 구성)

• 구성 설명 : bicubic_x2 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 4.68 GiB

• 데이터세트 크기 : 4.68 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x3

• 구성 설명 : bicubic_x3 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 4.16 GiB

• 데이터세트 크기 : 4.16 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x4

• 구성 설명 : bicubic_x4 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 3.97 GiB

• 데이터세트 크기 : 3.97 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x8

• 구성 설명 : bicubic_x8 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 3.78 GiB

• 데이터세트 크기 : 3.78 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/unknown_x2

• 구성 설명 :known_x2 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 4.48 GiB

• 데이터세트 크기 : 4.48 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/unknown_x3

• 구성 설명 :known_x3 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 4.10 GiB

• 데이터세트 크기 : 4.11 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/unknown_x4

• 구성 설명 :known_x4 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 3.93 GiB

• 데이터세트 크기 : 3.93 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_mild_x4

• 구성 설명 : Realistic_mild_x4 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 4.00 GiB

• 데이터세트 크기 : 4.00 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_difficult_x4

• 구성 설명 : Realistic_difficult_x4 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 3.98 GiB

• 데이터세트 크기 : 3.99 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	800
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_wild_x4

• 구성 설명 : Realistic_wild_x4 데이터를 사용합니다.

• 다운로드 크기 : 4.74 GiB

• 데이터세트 크기 : 14.62 GiB

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	3,200
'validation'	100

• 예 ( tfds.as_dataframe ):