Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Bộ dữ liệu với hình ảnh của 2 độ phân giải (xem tên cấu hình để biết thông tin về độ phân giải). Nó được sử dụng để ước tính mật độ và các thí nghiệm mô hình tổng quát.
Đối với ImageNet đã thay đổi kích thước để học có giám sát ( liên kết ), hãy xem imagenet_resized
.
Trang chủ : http://image-net.org/small/download.php
Mã nguồn :
tfds.datasets.downsampled_imagenet.Builder
Phiên bản :
-
2.0.0
(mặc định): API phân tách mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'train' | 1.281.149 |
'validation' | 49.999 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không, Không có, 3) | uint8 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):None
trích dẫn :
@article{DBLP:journals/corr/OordKK16,
author = {A{"{a} }ron van den Oord and
Nal Kalchbrenner and
Koray Kavukcuoglu},
title = {Pixel Recurrent Neural Networks},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1601.06759},
year = {2016},
url = {http://arxiv.org/abs/1601.06759},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1601.06759},
timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:29 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/OordKK16},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
downsampled_imagenet/32x32 (cấu hình mặc định)
Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu bao gồm các hình ảnh Huấn luyện và Xác thực có độ phân giải 32x32.
Kích thước tải xuống :
3.98 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
3.05 GiB
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
downsampled_imagenet/64x64
Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu bao gồm hình ảnh Huấn luyện và Xác thực có độ phân giải 64x64.
Kích thước tải xuống :
11.73 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
10.80 GiB
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):