imagenet_sketsa

• Deskripsi :

ImageNet-Sketch terdiri dari 50.889 gambar sketsa hitam putih, 50 untuk masing-masing dari 1000 kelas ImageNet. Gambar-gambar ini awalnya dikumpulkan dari Penelusuran Gambar Google untuk "sketsa __". 100 gambar dikumpulkan dan kemudian difilter secara manual. Untuk kelas dengan kurang dari 50 gambar bagus, gambar tambahan dibuat dengan membalik atau memutar.

• Dokumentasi Tambahan : Jelajahi di Makalah Dengan Kode

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

• Kode sumber : tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder

• Versi :

  • 1.0.0 (default): Rilis awal.

• Ukuran unduhan : 7.07 GiB

• Ukuran dataset : 7.61 GiB

• Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak

• Perpecahan :

Membelah	Contoh
'test'	50.889

• Struktur fitur :

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

• Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Dtype	Keterangan
	fiturDict
nama file	Teks		rangkaian
gambar	Gambar	(Tidak ada, Tidak ada, 3)	uint8
label	LabelKelas		int64

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Gambar ( tfds.show_examples ):

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

• Kutipan :

@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}
}