imagenet_sketch

• Açıklama :

ImageNet-Sketch, 1000 ImageNet sınıfının her biri için 50 adet olmak üzere 50.889 siyah beyaz eskiz görüntüsünden oluşur. Bu resimler orijinal olarak "__ taslağı" için Google Görsel Arama'dan toplanmıştır. 100 görüntü toplandı ve ardından manuel olarak filtrelendi. 50'den az iyi görüntüye sahip sınıflar için, çevirme veya döndürme yoluyla ek görüntüler oluşturuldu.

• Ek Belgeler : Kodlu Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch

• Kaynak kodu : tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : 7.07 GiB

• Veri kümesi boyutu : 7.61 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	50.889

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
dosya adı	Metin		sicim
resim	resim	(Yok, Yok, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Denetlenen anahtarlar (Bkz. as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}