downsampled_imagenet

Sự miêu tả :

Bộ dữ liệu có hình ảnh có 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.

Để thay đổi kích thước ImageNet cho việc học có giám sát ( link ), 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 chia mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( 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 học	Hình dạng	loại D	Sự miêu tả
	Tính năngDict
hình ảnh	Hình ảnh	(Không, Không, 3)	uint8

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 hình ảnh Đào tạo 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 ):

Hình dung

Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

downsampled_imagenet/64x64

Mô tả cấu hình : Tập dữ liệu bao gồm hình ảnh Đào tạo 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 ):

Hình dung

Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):