downsampled_imagenet

Set di dati con immagini di 2 risoluzioni (vedere il nome della configurazione per informazioni sulla risoluzione). Viene utilizzato per la stima della densità e gli esperimenti di modellazione generativa.

Per ImageNet ridimensionato per l'apprendimento supervisionato ( link ) vedere imagenet_resized .

Diviso Esempi
'train' 1.281.149
'validation' 49.999
  • Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
Immagine Immagine (Nessuno, Nessuno, 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 (configurazione predefinita)

  • Descrizione della configurazione : un set di dati costituito da immagini di addestramento e convalida con risoluzione 32x32.

  • Dimensioni del download : 3.98 GiB

  • Dimensione del set di dati: 3.05 GiB

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione

downsampled_imagenet/64x64

  • Descrizione della configurazione : un set di dati costituito da immagini di addestramento e convalida con risoluzione 64x64.

  • Dimensioni del download : 11.73 GiB

  • Dimensione del set di dati: 10.80 GiB

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione