オムニグロット
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ワンショット学習用のOmniglotデータセット。このデータセットには、50種類のアルファベットから1623種類の手書き文字が含まれています。
スプリット | 例 |
---|
'small1' | 2,720 |
'small2' | 3,120 |
'test' | 13,180 |
'train' | 19,280 |
FeaturesDict({
'alphabet': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=50),
'alphabet_char_id': int64,
'image': Image(shape=(105, 105, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
})
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|
| 機能辞書 | | | |
アルファベット | クラスラベル | | int64 | |
アルファベット文字ID | テンソル | | int64 | |
画像 | 画像 | (105、105、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | | int64 | |

@article{lake2015human,
title={Human-level concept learning through probabilistic program induction},
author={Lake, Brenden M and Salakhutdinov, Ruslan and Tenenbaum, Joshua B},
journal={Science},
volume={350},
number={6266},
pages={1332--1338},
year={2015},
publisher={American Association for the Advancement of Science}
}
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最終更新日 2025-07-21 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-21 UTC。"],[],[],null,["# omniglot\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nOmniglot data set for one-shot learning. This dataset contains 1623 different\nhandwritten characters from 50 different alphabets.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/onmiglot)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://github.com/brendenlake/omniglot/\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.image_classification.Omniglot`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/image_classification/omniglot.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`3.0.0`** (default): New split API (\u003chttps://tensorflow.org/datasets/splits\u003e)\n- **Download size** : `17.95 MiB`\n\n- **Dataset size** : `12.29 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|------------|----------|\n| `'small1'` | 2,720 |\n| `'small2'` | 3,120 |\n| `'test'` | 13,180 |\n| `'train'` | 19,280 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'alphabet': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=50),\n 'alphabet_char_id': int64,\n 'image': Image(shape=(105, 105, 3), dtype=uint8),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|------------------|--------------|---------------|-------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| alphabet | ClassLabel | | int64 | |\n| alphabet_char_id | Tensor | | int64 | |\n| image | Image | (105, 105, 3) | uint8 | |\n| label | ClassLabel | | int64 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('image', 'label')`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @article{lake2015human,\n title={Human-level concept learning through probabilistic program induction},\n author={Lake, Brenden M and Salakhutdinov, Ruslan and Tenenbaum, Joshua B},\n journal={Science},\n volume={350},\n number={6266},\n pages={1332--1338},\n year={2015},\n publisher={American Association for the Advancement of Science}\n }"]]