- Mô tả :
Bộ dữ liệu Số nhà của Chế độ xem phố (SVHN) là bộ dữ liệu nhận dạng chữ số hình ảnh gồm hơn 600.000 hình ảnh chữ số đến từ dữ liệu trong thế giới thực. Hình ảnh được cắt thành 32x32.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
Mã nguồn :
tfds.datasets.svhn_cropped.BuilderPhiên bản :
-
3.0.0(mặc định): Không có ghi chú phát hành. -
3.1.0: API phân tách mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Kích thước tải xuống :
1.47 GiBKích thước tập dữ liệu :
Unknown sizeTự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không xác định
Chia tách :
| Tách ra | ví dụ |
|---|---|
'extra' | 531,131 |
'test' | 26.032 |
'train' | 73,257 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Tài liệu tính năng :
| Đặc tính | Tầng lớp | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
|---|---|---|---|---|
| Tính năngDict | ||||
| hình ảnh | Hình ảnh | (32, 32, 3) | uint8 | |
| nhãn | LớpNhãn | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_superviseddoc ):('image', 'label')Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
"""Street View House Numbers (SVHN) Dataset, cropped version."""
@article{Netzer2011,
author = {Netzer, Yuval and Wang, Tao and Coates, Adam and Bissacco, Alessandro and Wu, Bo and Ng, Andrew Y},
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems ({NIPS})},
title = {Reading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature Learning},
year = {2011}
}