emnista

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.

@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 della configurazione : EMNIST ByClass

  • Dimensione del set di dati: 349.16 MiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnist/bymerge

  • Descrizione della configurazione : EMNIST ByMerge

  • Dimensione del set di dati: 349.16 MiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/equilibrato

  • Descrizione della configurazione : EMNIST Balanced

  • Dimensione del set di dati: 56.63 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/lettere

  • Descrizione della configurazione : lettere EMNIST

  • Dimensione del set di dati: 44.14 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/cifre

  • Descrizione della configurazione : cifre EMNIST

  • Dimensione del set di dati: 120.32 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/mnista

  • Descrizione della configurazione : EMNIST MNIST

  • Dimensione del set di dati: 30.09 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

,

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.

@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 della configurazione : EMNIST ByClass

  • Dimensione del set di dati: 349.16 MiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnist/bymerge

  • Descrizione della configurazione : EMNIST ByMerge

  • Dimensione del set di dati: 349.16 MiB

  • Cache automatica ( documentazione ): No

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/equilibrato

  • Descrizione della configurazione : EMNIST Balanced

  • Dimensione del set di dati: 56.63 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/lettere

  • Descrizione della configurazione : lettere EMNIST

  • Dimensione del set di dati: 44.14 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/cifre

  • Descrizione della configurazione : cifre EMNIST

  • Dimensione del set di dati: 120.32 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione

emnista/mnista

  • Descrizione della configurazione : EMNIST MNIST

  • Dimensione del set di dati: 30.09 MiB

  • Auto-cache ( documentazione ): Sì

  • Divisioni :

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

Visualizzazione