div2k

• Sự miêu tả :

Tập dữ liệu DIV2K: Hình ảnh chất lượng cao có độ phân giải 2K DIVerse được sử dụng cho các thử thách @ NTIRE (CVPR 2017 và CVPR 2018) và @ PIRM (ECCV 2018)

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã

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

• Mã nguồn : tfds.datasets.div2k.Builder

• Phiên bản :

  • 2.0.0 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

• Cấu trúc tính năng :

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

• Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D	Sự miêu tả
	Tính năngDict
giờ	Hình ảnh	(Không, Không, 3)	uint8
lr	Hình ảnh	(Không, Không, 3)	uint8

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('lr', 'hr')

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Trích dẫn :

@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 (cấu hình mặc định)

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x2.

• Kích thước tải xuống : 4.68 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 4.68 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x3

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x3.

• Kích thước tải xuống : 4.16 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 4.16 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x4

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x4.

• Kích thước tải xuống : 3.97 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 3.97 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x8

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x8.

• Kích thước tải xuống : 3.78 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 3.78 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/không xác định_x2

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu không xác định_x2.

• Kích thước tải xuống : 4.48 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 4.48 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/không xác định_x3

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu không xác định_x3.

• Kích thước tải xuống : 4.10 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 4.11 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/không xác định_x4

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu không xác định_x4.

• Kích thước tải xuống : 3.93 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 3.93 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_mild_x4

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu thực tế_mild_x4.

• Kích thước tải xuống : 4.00 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 4.00 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_difficult_x4

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu thực tế_khó_x4.

• Kích thước tải xuống : 3.98 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 3.99 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	800
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_wild_x4

• Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu thực tế_wild_x4.

• Kích thước tải xuống : 4.74 GiB

• Kích thước tập dữ liệu : 14.62 GiB

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	3.200
'validation'	100

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):