オムニグロット

説明：

ワンショット学習用のオムニグロットデータセット。このデータセットには、50 種類のアルファベットからなる 1623 個の異なる手書き文字が含まれています。

追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ホームページ: https://github.com/brendenlake/omniglot/
ソースコード: tfds.image_classification.Omniglot
バージョン:
- 3.0.0 (デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
ダウンロードサイズ: 17.95 MiB
データセットのサイズ: 12.29 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
分割:

スプリット	例
`'small1'`	2,720
`'small2'`	3,120
`'test'`	13,180
`'train'`	19,280

機能の構造:

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),
})

機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ
	特徴辞書
アルファベット	クラスラベル		int64
alphabet_char_id	テンソル		int64
画像	画像	(105、105、3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

監視キー( as_supervised doc を参照): ('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):

視覚化

例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@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}
}