downsampled_imagenet

  • 説明

2 つの解像度の画像を含むデータセット (解像度については、構成名を参照してください)。密度推定や生成モデリング実験に使用されます。

教師あり学習用にサイズ変更された ImageNet (リンク) については、 imagenet_resizedを参照してください。

スプリット
'train' 1,281,149
'validation' 49,999
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
画像画像(なし、なし、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 (デフォルト設定)

  • 構成の説明: 解像度 32x32 のトレーニング画像と検証画像で構成されるデータセット。

  • ダウンロードサイズ: 3.98 GiB

  • データセットのサイズ: 3.05 GiB

  • ( tfds.show_examples ):

視覚化

downsampled_imagenet/64x64

  • 構成の説明: 解像度 64x64 のトレーニング画像と検証画像で構成されるデータセット。

  • ダウンロードサイズ: 11.73 GiB

  • データセットのサイズ: 10.80 GiB

  • ( tfds.show_examples ):

視覚化