emnista

• Descrizione :

Il set di dati EMNIST è un insieme di caratteri scritti a mano derivati ​​dal database speciale NIST 19 e convertiti in un formato immagine di 28x28 pixel e in una struttura del set di dati che corrisponde direttamente al set di dati MNIST.

Nota: come i dati EMNIST originali, le immagini fornite qui sono invertite orizzontalmente e ruotate di 90 in senso antiorario. Puoi utilizzare tf.transpose all'interno di ds.map per convertire le immagini in un formato più user-friendly.

• Documentazione aggiuntiva : esplora documenti con codice

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

• Codice sorgente : tfds.image_classification.EMNIST

• Versioni :

  • 3.0.0 : nuova API divisa ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.1.0 (impostazione predefinita): aggiornato l'URL di download non funzionante

• Dimensione download : 535.73 MiB

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Citazione :

@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 (configurazione predefinita)

• Descrizione configurazione : EMNIST ByClass

• Dimensione del set di dati : 349.16 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	116.323
'train'	697.932

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

emnist/bymerge

• Descrizione configurazione : EMNIST ByMerge

• Dimensione del set di dati : 349.16 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	116.323
'train'	697.932

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

emnista/equilibrato

• Descrizione configurazione : EMNIST Balanced

• Dimensione del set di dati : 56.63 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	18.800
'train'	112.800

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

emnista/lettere

• Descrizione configurazione : Lettere EMNIST

• Dimensione del set di dati : 44.14 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	14.800
'train'	88.800

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

emnista/cifre

• Descrizione della configurazione : cifre EMNIST

• Dimensione del set di dati : 120.32 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	40.000
'train'	240.000

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

emnista/mnista

• Descrizione configurazione : EMNIST MNIST

• Dimensione del set di dati : 30.09 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	10.000
'train'	60.000

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):