movendo_mnist

• Descrição :

Variante móvel do banco de dados MNIST de dígitos manuscritos. Esses são os dados usados ​​pelos autores para relatar o desempenho do modelo. Consulte tfds.video.moving_mnist.image_as_moving_sequence para gerar dados de treinamento/validação do conjunto de dados MNIST.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : http://www.cs.toronto.edu/~nitish/unsupervised_video/

• Código -fonte: tfds.video.MovingMnist

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): Nova API de divisão ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamanho do download : 781.25 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 91.70 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	10.000

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'image_sequence': Video(Image(shape=(64, 64, 1), dtype=uint8)),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
image_sequence	Vídeo(Imagem)	(20, 64, 64, 1)	uint8

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@article{DBLP:journals/corr/SrivastavaMS15,
  author    = {Nitish Srivastava and
               Elman Mansimov and
               Ruslan Salakhutdinov},
  title     = {Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1502.04681},
  year      = {2015},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1502.04681},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1502.04681},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:05 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/SrivastavaMS15},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}