downsampled_imagenet

Набор данных с изображениями 2-х разрешений (информацию о разрешении см. в названии конфига). Он используется для оценки плотности и экспериментов по генеративному моделированию.

Информацию об измененном размере ImageNet для контролируемого обучения ( ссылка ) см. в разделе imagenet_resized .

Расколоть Примеры
'train' 1 281 149
'validation' 49 999
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) tf.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 Train и Validation с разрешением 32x32.

  • Размер загрузки : 3.98 GiB

downsampled_imagenet/64x64

  • Описание конфигурации : набор данных, состоящий из образов Train и Validation с разрешением 64x64.

  • Размер загрузки : 11.73 GiB