imagenet_sketch

• Описание :

ImageNet-Sketch состоит из 50 889 черно-белых эскизов, по 50 для каждого из 1000 классов ImageNet. Эти изображения были изначально взяты из Google Image Search по запросу «набросок __». Было собрано 100 изображений, а затем отфильтровано вручную. Для классов с менее чем 50 хорошими изображениями дополнительные изображения были созданы путем переворачивания или поворота.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом

• Домашняя страница : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch

• Исходный код : tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): Первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : 7.07 GiB

• Размер набора данных : 7.61 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

Расколоть	Примеры
'test'	50 889

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Документация по функциям :

Особенность	Учебный класс	Форма	Dтип	Описание
	ОсобенностиDict
имя файла	Текст		нить
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8
этикетка	Метка класса		int64

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@inproceedings{wang2019learning,
        title={Learning Robust Global Representations by Penalizing Local Predictive Power},
        author={Wang, Haohan and Ge, Songwei and Lipton, Zachary and Xing, Eric P},
        booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
        pages={10506--10518},
        year={2019}
}