Visualización : Explore en Know Your Data
Descripción :
Conjunto de datos con imágenes de 2 resoluciones (consulte el nombre de configuración para obtener información sobre la resolución). Se utiliza para la estimación de la densidad y los experimentos de modelado generativo.
Para ImageNet redimensionado para aprendizaje supervisado ( enlace ), consulte imagenet_resized
.
Página de inicio: http://image-net.org/small/download.php
Código fuente :
tfds.datasets.downsampled_imagenet.Builder
Versiones :
-
2.0.0
(predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'train' | 1,281,149 |
'validation' | 49,999 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Cita :
@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 (configuración predeterminada)
Descripción de la configuración : un conjunto de datos que consta de imágenes de entrenamiento y validación con una resolución de 32x32.
Tamaño de descarga :
3.98 GiB
Tamaño del conjunto de datos :
3.05 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
downsampled_imagenet/64x64
Descripción de la configuración : un conjunto de datos que consta de imágenes de entrenamiento y validación con una resolución de 64x64.
Tamaño de descarga :
11.73 GiB
Tamaño del conjunto de datos :
10.80 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):