imagenet_sketch

• الوصف :

يتكون ImageNet-Sketch من 50889 صورة تخطيطية بالأبيض والأسود ، 50 لكل فئة من 1000 فئة ImageNet. تم جمع هذه الصور في الأصل من Google Image Search من أجل "رسم __". تم جمع 100 صورة ثم تمت تصفيتها يدويًا. بالنسبة للفئات التي تحتوي على أقل من 50 صورة جيدة ، تم إنشاء صور إضافية عن طريق التقليب أو التدوير.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch

• كود المصدر : tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder

• إصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): الإصدار الأولي.

• حجم التحميل : 7.07 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 7.61 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• الانقسامات :

انشق، مزق	أمثلة
'test'	50889

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع	وصف
	الميزات
اسم الملف	نص		سلسلة
صورة	صورة	(لا شيء ، لا شيء ، 3)	uint8
ضع الكلمة المناسبة	ClassLabel		int64

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند as_supervised ): ('image', 'label')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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}
}