इमेजनेट_स्केच

• विवरण :

इमेजनेट-स्केच में 50,889 काले और सफेद स्केच चित्र होते हैं, 1000 इमेजनेट वर्गों में से प्रत्येक के लिए 50। ये चित्र मूल रूप से "__ के रेखाचित्र" के लिए Google छवि खोज से एकत्र किए गए थे। 100 चित्र एकत्र किए गए और फिर मैन्युअल रूप से फ़िल्टर किए गए। 50 से कम अच्छी छवियों वाली कक्षाओं के लिए, फ्लिप या रोटेशन द्वारा अतिरिक्त छवियों का निर्माण किया गया।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch

• स्रोत कोड : tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड का आकार : 7.07 GiB

• डेटासेट का आकार : 7.61 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'test'	50,889

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
फ़ाइल का नाम	मूलपाठ		डोरी
छवि	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

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

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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}
}