stl10

설명 :

STL-10 데이터셋은 비지도 기능 학습, 딥러닝, 독학 학습 알고리즘을 개발하기 위한 이미지 인식 데이터셋입니다. CIFAR-10 데이터 세트에서 영감을 받았지만 일부 수정되었습니다. 특히, 각 클래스는 CIFAR-10에 비해 레이블이 지정된 훈련 예제가 적지만 감독 훈련 전에 이미지 모델을 학습하기 위해 레이블이 지정되지 않은 매우 많은 예제 세트가 제공됩니다. 주요 과제는 레이블이 지정되지 않은 데이터(레이블 데이터와 유사하지만 다른 분포에서 비롯됨)를 사용하여 유용한 사전을 구축하는 것입니다. 모든 이미지는 ImageNet의 레이블이 지정된 예제에서 획득했습니다.

추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색
홈페이지 : http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/
소스 코드 : tfds.datasets.stl10.Builder
버전 :
- 1.0.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.
다운로드 크기 : 2.46 GiB
데이터세트 크기 : 1.86 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'test'`	8,000
`'train'`	5,000
`'unlabelled'`	100,000

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입
	풍모Dict
영상	영상	(96, 96, 3)	uint8
상표	클래스 레이블		int64

감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('image', 'label')
그림 ( tfds.show_examples ):

예 ( tfds.as_dataframe ):

인용 :

@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} },
}