emnista

• Descripción :

El conjunto de datos EMNIST es un conjunto de dígitos de caracteres escritos a mano derivados de la base de datos especial NIST 19 y convertidos a un formato de imagen de 28x28 píxeles y una estructura de conjunto de datos que coincide directamente con el conjunto de datos MNIST.

Nota: Al igual que los datos originales de EMNIST, las imágenes proporcionadas aquí están invertidas horizontalmente y giradas 90° en sentido antihorario. Puede utilizar tf.transpose dentro de ds.map para convertir las imágenes a un formato más amigable para los humanos.

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código

• Página de inicio : https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset

• Código fuente : tfds.image_classification.EMNIST

• Versiones :

  • 3.0.0 : Nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.1.0 (predeterminado): URL de descarga rota actualizada

• Tamaño de descarga : 535.73 MiB

• Claves supervisadas (Ver documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Citación :

@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}
}

emnist/byclass (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : EMNIST ByClass

• Tamaño del conjunto de datos : 349.16 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	116,323
'train'	697,932

• Estructura de características :

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

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(28, 28, 1)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

emnist/bymerge

• Descripción de la configuración : EMNIST ByMerge

• Tamaño del conjunto de datos : 349.16 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	116,323
'train'	697,932

• Estructura de características :

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

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(28, 28, 1)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

emnist/equilibrado

• Descripción de la configuración : EMNIST equilibrado

• Tamaño del conjunto de datos : 56.63 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	18.800
'train'	112.800

• Estructura de características :

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

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(28, 28, 1)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

emnist/cartas

• Descripción de la configuración : Letras EMNIST

• Tamaño del conjunto de datos : 44.14 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	14.800
'train'	88.800

• Estructura de características :

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

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(28, 28, 1)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

emnist/dígitos

• Descripción de la configuración : Dígitos EMNIST

• Tamaño del conjunto de datos : 120.32 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	40.000
'train'	240.000

• Estructura de características :

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

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(28, 28, 1)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

emnista/mnista

• Descripción de la configuración : EMNIST MNIST

• Tamaño del conjunto de datos : 30.09 MiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	10.000
'train'	60.000

• Estructura de características :

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

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(28, 28, 1)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):