imagenet_resize

• Görselleştirme : Verilerinizi Bilin keşfedin

• Açıklama :

Bu veri seti, sabit boyuta yeniden boyutlandırılan ImageNet veri setinden oluşur. Buradaki görüntüler, Chrabaszcz et. al. kutu yeniden boyutlandırma yöntemini kullanarak.

Denetimsiz öğrenme için altörneklenmiş ImageNet için bkz downsampled_imagenet .

Uyarı: Kullanılan tamsayı etiketleri yazarlar tarafından tanımlanmıştır ve Tensorflow veri kümeleri tarafından sağlanan diğer ImageNet veri kümelerindekilerle eşleşmez. Orijinal etiket listesine ve bu veri kümesi tarafından kullanılan etiketlere bakın. Ek olarak orijinal yazarların 1 dizini oradaki etiketlerden 1 çıkararak 0'a çeviriyoruz dizini.

• Ek Belgeler : Kodlu Belgeleri 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 güncellemesi

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'train'	1.281.167
'validation'	50.000

• Denetlenen anahtarlar (Bkz. as_supervised doc ): ('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 : Görüntüler 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 : Görüntüler 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 : Görüntüler 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 : Görüntüler 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 ):