imagenet_resized

• विज़ुअलाइज़ेशन : अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें

• विवरण :

इस डेटासेट में ImageNet डेटासेट होता है जिसका आकार निश्चित आकार में होता है। यहाँ की छवियां क्रैबसज़्ज़ एट द्वारा प्रदान की गई हैं। अल। बॉक्स आकार विधि का उपयोग करना।

अनसुपर्वाइज्ड लर्निंग के लिए डाउनसैंपल्ड इमेजनेट के लिए downsampled_imagenet देखें।

चेतावनी: उपयोग किए गए पूर्णांक लेबल लेखकों द्वारा परिभाषित किए गए हैं और Tensorflow डेटासेट द्वारा प्रदान किए गए अन्य ImageNet डेटासेट से मेल नहीं खाते हैं। मूल लेबल सूची और इस डेटासेट द्वारा उपयोग किए जाने वाले लेबल देखें। इसके अतिरिक्त, मूल लेखक 1 इंडेक्स वहाँ लेबल करता है जिसे हम एक घटाकर 0 अनुक्रमित में परिवर्तित करते हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://patrykchrabaszcz.github.io/Imagenet32/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.imagenet_resized.Builder

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): इमेजनेट रीसाइज़्ड डेटासेट
  • 0.1.1 : वेबसाइट यूआरएल अपडेट

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'train'	1,281,167
'validation'	50,000

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('image', 'label')

• उद्धरण :

@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_resized/8x8 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• विन्यास विवरण : छवियों का आकार बदलकर 8x8 कर दिया गया

• डाउनलोड का आकार : 237.11 MiB

• डेटासेट का आकार : 378.49 MiB

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
छवि	छवि	(8, 8, 3)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

इमेजनेट_रीसाइज़्ड/16x16

• विन्यास विवरण : छवियों का आकार बदलकर 16x16 कर दिया गया

• डाउनलोड का आकार : 923.34 MiB

• डेटासेट का आकार : 955.67 MiB

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
छवि	छवि	(16, 16, 3)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

इमेजनेट_रीसाइज़्ड/32x32

• कॉन्फ़िग विवरण : छवियों का आकार बदलकर 32x32 कर दिया गया है

• डाउनलोड का आकार : 3.46 GiB

• डेटासेट का आकार : 2.93 GiB

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
छवि	छवि	(32, 32, 3)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

इमेजनेट_रीसाइज़्ड/64x64

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : छवियों का आकार बदलकर 64x64 कर दिया गया है

• डाउनलोड का आकार : 13.13 GiB

• डेटासेट का आकार : 10.29 GiB

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
छवि	छवि	(64, 64, 3)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):