emniste

• Description :

L'ensemble de données EMNIST est un ensemble de chiffres de caractères manuscrits dérivés de la base de données spéciale NIST 19 et convertis en un format d'image de 28 x 28 pixels et une structure d'ensemble de données qui correspond directement à l'ensemble de données MNIST.

Remarque : comme les données EMNIST originales, les images fournies ici sont inversées horizontalement et pivotées de 90° dans le sens inverse des aiguilles d'une montre. Vous pouvez utiliser tf.transpose dans ds.map pour convertir les images dans un format plus convivial.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code

• Page d'accueil : https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset

• Code source : tfds.image_classification.EMNIST

• Versions :

  • 3.0.0 : Nouvelle API fractionnée ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.1.0 (par défaut) : URL de téléchargement cassée mise à jour

• Taille du téléchargement : 535.73 MiB

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : ('image', 'label')

• Citation :

@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 (configuration par défaut)

• Description de la configuration : EMNIST ByClass

• Taille de l'ensemble de données : 349.16 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	116 323
'train'	697 932

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

emniste/bymerge

• Description de la configuration : EMNIST ByMerge

• Taille de l'ensemble de données : 349.16 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	116 323
'train'	697 932

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

emniste/équilibré

• Description de la configuration : EMNIST Équilibré

• Taille de l'ensemble de données : 56.63 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	18 800
'train'	112 800

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

emniste/lettres

• Description de la configuration : Lettres EMNIST

• Taille de l'ensemble de données : 44.14 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	14 800
'train'	88 800

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

emniste/chiffres

• Description de la configuration : Chiffres EMNIST

• Taille de l'ensemble de données : 120.32 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	40 000
'train'	240 000

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

emniste/mniste

• Description de la configuration : EMNIST MNIST

• Taille de l'ensemble de données : 30.09 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	10 000
'train'	60 000

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :