imagenet_sketch

• 説明:

ImageNet-Sketch は、1000 個の ImageNet クラスごとに 50 個ずつ、50,889 個の白黒のスケッチ イメージで構成されています。これらの画像は、もともと Google 画像検索から「__ のスケッチ」で収集されたものです。 100 枚の画像が収集され、手動でフィルター処理されました。良好な画像が 50 未満のクラスでは、反転または回転によって追加の画像が作成されました。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch

• ソース コード: tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: 7.07 GiB

• データセットサイズ: 7.61 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

スプリット	例
'test'	50,889

• 機能構造:

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

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
ファイル名	文章		ストリング
画像	画像	(なし、なし、3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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}
}