ออมนิกล็อต

• คำอธิบาย :

ชุดข้อมูล Omniglot สำหรับการเรียนรู้แบบช็อตเดียว ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยอักขระที่เขียนด้วยลายมือที่แตกต่างกัน 1,623 ตัวจากตัวอักษรที่แตกต่างกัน 50 ตัว

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจในเอกสารด้วยรหัส

• หน้าแรก : https://github.com/brendenlake/omniglot/

• ซอร์สโค้ด : tfds.image_classification.Omniglot

• รุ่น :

  • 3.0.0 (ค่าเริ่มต้น): API แยกใหม่ ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• ขนาดดาวน์โหลด : 17.95 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 12.29 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

แยก	ตัวอย่าง
'small1'	2,720
'small2'	3,120
'test'	13,180
'train'	19,280

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

คุณสมบัติ	ระดับ	รูปร่าง	ประเภทD	คำอธิบาย
	คุณสมบัติDict
ตัวอักษร	ClassLabel		int64
ตัวอักษร_char_id	เทนเซอร์		int64
ภาพ	ภาพ	(105, 105, 3)	uint8
ฉลาก	ClassLabel		int64

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูป ( tfds.show_examples ):

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@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}
}