emnist

• বর্ণনা :

EMNIST ডেটাসেট হল NIST স্পেশাল ডেটাবেস 19 থেকে প্রাপ্ত হস্তলিখিত অক্ষর সংখ্যাগুলির একটি সেট এবং একটি 28x28 পিক্সেল চিত্র বিন্যাসে রূপান্তরিত এবং ডেটাসেট কাঠামো যা সরাসরি MNIST ডেটাসেটের সাথে মেলে।

দ্রষ্টব্য: মূল EMNIST ডেটার মতো, এখানে প্রদত্ত চিত্রগুলি অনুভূমিকভাবে উল্টানো এবং ঘড়ির কাঁটার বিপরীত দিকে 90 ঘোরানো হয়েছে৷ ছবিগুলিকে মানব-বান্ধব বিন্যাসে রূপান্তর করতে আপনি ds.map এর মধ্যে tf.transpose ব্যবহার করতে পারেন।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset

• সোর্স কোড : tfds.image_classification.EMNIST

• সংস্করণ :

  • 3.0.0 : নতুন স্প্লিট API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.1.0 (ডিফল্ট): ভাঙ্গা ডাউনলোড URL আপডেট করা হয়েছে

• ডাউনলোড সাইজ : 535.73 MiB

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

• উদ্ধৃতি :

@article{cohen_afshar_tapson_schaik_2017,
    title={EMNIST: Extending MNIST to handwritten letters},
    DOI={10.1109/ijcnn.2017.7966217},
    journal={2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)},
    author={Cohen, Gregory and Afshar, Saeed and Tapson, Jonathan and Schaik, Andre Van},
    year={2017}
}

এমনিস্ট/বাইক্লাস (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগারেশনের বিবরণ : EMNIST ByClass

• ডেটাসেটের আকার : 349.16 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	116,323
'train'	697,932

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=62),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(২৮, ২৮, ১)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

emnist/bymerge

• কনফিগারেশনের বিবরণ : EMNIST ByMerge

• ডেটাসেটের আকার : 349.16 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	116,323
'train'	697,932

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(২৮, ২৮, ১)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

emnist/সুষম

• কনফিগারেশনের বিবরণ : EMNIST ব্যালেন্সড

• ডেটাসেটের আকার : 56.63 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	18,800
'train'	112,800

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(২৮, ২৮, ১)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

এমনিস্ট/অক্ষর

• কনফিগারেশনের বিবরণ : EMNIST চিঠিপত্র

• ডেটাসেটের আকার : 44.14 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	14,800
'train'	৮৮,৮০০

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(২৮, ২৮, ১)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

এমনিস্ট/সংখ্যা

• কনফিগারেশনের বিবরণ : EMNIST ডিজিটস

• ডেটাসেটের আকার : 120.32 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	40,000
'train'	240,000

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(২৮, ২৮, ১)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

emnist/mnist

• কনফিগারেশনের বিবরণ : EMNIST MNIST

• ডেটাসেটের আকার : 30.09 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	10,000
'train'	60,000

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(২৮, ২৮, ১)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):