downsampled_imagenet

• תיאור :

ערכת נתונים עם תמונות של 2 רזולוציות (ראה שם תצורה למידע על הרזולוציה). הוא משמש להערכת צפיפות וניסויי מודלים גנרטיביים.

לשינוי גודל ImageNet ללמידה מפוקחת ( קישור ) ראה imagenet_resized .

• דף הבית : http://image-net.org/small/download.php

• קוד מקור : tfds.datasets.downsampled_imagenet.Builder

• גרסאות :

  • 2.0.0 (ברירת מחדל): API חדש מפוצל ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'train'	1,281,149
'validation'	49,999

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
תמונה	תמונה	(אין, אין, 3)	uint8

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• ציטוט :

@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 (תצורת ברירת המחדל)

• תיאור תצורה : מערך נתונים המורכב מתמונות רכבת ואימות ברזולוציה של 32x32.

• גודל הורדה : 3.98 GiB

• גודל מערך נתונים : 3.05 GiB

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

downsampled_imagenet/64x64

• תיאור תצורה : מערך נתונים המורכב מתמונות רכבת ואימות ברזולוציה של 64x64.

• גודל הורדה : 11.73 GiB

• גודל מערך נתונים : 10.80 GiB

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):