imagenet_resize

• Tanım :

Bu veri kümesi, sabit boyuta yeniden boyutlandırılan ImageNet veri kümesinden oluşur. Buradaki görseller Chrabaszcz ve diğerleri tarafından sağlanan görsellerdir. al. kutu yeniden boyutlandırma yöntemini kullanarak.

Denetimsiz öğrenmeye yönelik altörneklenmiş ImageNet için bkz. downsampled_imagenet .

Uyarı: Kullanılan tamsayı etiketleri yazarlar tarafından tanımlanır ve Tensorflow veri kümeleri tarafından sağlanan diğer ImageNet veri kümelerindeki etiketlerle eşleşmez. Orijinal etiket listesine ve bu veri kümesi tarafından kullanılan etiketlere bakın. Ek olarak orijinal yazarların 1 indeksini orada etiketlerden bir çıkararak 0 indeksine dönüştürüyoruz.

• Ek Belgeler : Kodlu Makaleleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://patrykchrabaszcz.github.io/Imagenet32/

• Kaynak kodu : tfds.datasets.imagenet_resized.Builder

• Sürümler :

  • 0.1.0 (varsayılan): Imagenet Yeniden Boyutlandırılmış Veri Kümesi
  • 0.1.1 : Web sitesi URL'si güncellemesi

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'train'	1.281.167
'validation'	50.000

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): ('image', 'label')

• Alıntı :

@article{chrabaszcz2017downsampled,
  title={A downsampled variant of imagenet as an alternative to the cifar datasets},
  author={Chrabaszcz, Patryk and Loshchilov, Ilya and Hutter, Frank},
  journal={arXiv preprint arXiv:1707.08819},
  year={2017}
}

imagenet_resize/8x8 (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : Resimler 8x8 olarak yeniden boyutlandırıldı

• İndirme boyutu : 237.11 MiB

• Veri kümesi boyutu : 378.49 MiB

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
resim	Resim	(8, 8, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_resize/16x16

• Yapılandırma açıklaması : Resimler 16x16 olarak yeniden boyutlandırıldı

• İndirme boyutu : 923.34 MiB

• Veri kümesi boyutu : 955.67 MiB

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
resim	Resim	(16, 16, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_resize/32x32

• Yapılandırma açıklaması : Resimler 32x32 olarak yeniden boyutlandırıldı

• İndirme boyutu : 3.46 GiB

• Veri kümesi boyutu : 2.93 GiB

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
resim	Resim	(32, 32, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_resize/64x64

• Yapılandırma açıklaması : Resimler 64x64 olarak yeniden boyutlandırıldı

• İndirme boyutu : 13.13 GiB

• Veri kümesi boyutu : 10.29 GiB

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
resim	Resim	(64, 64, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):