- الوصف :
مجموعة بيانات STL-10 عبارة عن مجموعة بيانات للتعرف على الصور لتطوير التعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم العميق ، وخوارزميات التعلم الذاتي. إنه مستوحى من مجموعة بيانات CIFAR-10 ولكن مع بعض التعديلات. على وجه الخصوص ، يحتوي كل فصل على عدد أقل من أمثلة التدريب المسمى في CIFAR-10 ، ولكن يتم توفير مجموعة كبيرة جدًا من الأمثلة غير المسماة لتعلم نماذج الصور قبل التدريب الخاضع للإشراف. يتمثل التحدي الأساسي في الاستفادة من البيانات غير المسماة (والتي تأتي من توزيع مشابه ولكن مختلف عن البيانات المصنفة) لبناء سابقة مفيدة. تم الحصول على جميع الصور من الأمثلة المسمى على ImageNet.
وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز
الصفحة الرئيسية : http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/
كود المصدر :
tfds.datasets.stl10.Builderإصدارات :
-
1.0.0(افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.
-
حجم التحميل : ٢ ٫
2.46 GiBحجم مجموعة البيانات :
1.86 GiBالتخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
| انشق، مزق | أمثلة |
|---|---|
'test' | 8000 |
'train' | 5000 |
'unlabelled' | 100،000 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- وثائق الميزة :
| ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
|---|---|---|---|---|
| الميزات | ||||
| صورة | صورة | (96 ، 96 ، 3) | uint8 | |
| ضع الكلمة المناسبة | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند
as_supervised):('image', 'label')الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@inproceedings{coates2011stl10,
title={ {An Analysis of Single Layer Networks in Unsupervised Feature Learning} },
author={Coates, Adam and Ng, Andrew and Lee, Honglak},
booktitle={AISTATS},
year={2011},
note = {\url{https://cs.stanford.edu/~acoates/papers/coatesleeng_aistats_2011.pdf} },
}