downsampled_imagenet

  • Описание :

Набор данных с изображениями двух разрешений (информацию о разрешении см. в названии конфигурации). Он используется для оценки плотности и экспериментов по генеративному моделированию.

Чтобы узнать об измененном размере ImageNet для контролируемого обучения ( ссылка ), см. imagenet_resized .

Расколоть Примеры
'train' 1 281 149
'validation' 49 999
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) uint8
@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 (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации : набор данных, состоящий из изображений обучения и проверки с разрешением 32x32.

  • Размер загрузки : 3.98 GiB

  • Размер набора данных : 3.05 GiB

  • Рисунок ( tfds.show_examples ):

Визуализация

downsampled_imagenet/64x64

  • Описание конфигурации : набор данных, состоящий из изображений обучения и проверки с разрешением 64x64.

  • Размер загрузки : 11.73 GiB

  • Размер набора данных : 10.80 GiB

  • Рисунок ( tfds.show_examples ):

Визуализация