Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Bộ dữ liệu này giống như CIFAR-10, ngoại trừ nó có 100 lớp chứa 600 hình ảnh mỗi lớp. Có 500 hình ảnh đào tạo và 100 hình ảnh thử nghiệm cho mỗi lớp. 100 lớp trong CIFAR-100 được nhóm thành 20 lớp cha. Mỗi hình ảnh đi kèm với nhãn "tinh" (lớp mà nó thuộc về) và nhãn "thô" (lớp cha mà nó thuộc về).
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Mã nguồn :
tfds.image_classification.Cifar100
Phiên bản :
-
3.0.2
(mặc định): Không có ghi chú phát hành.
-
Kích thước tải xuống :
160.71 MiB
Kích thước tập dữ liệu :
132.03 MiB
Tự động lưu vào bộ đệm ( tài liệu ): Có
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 50.000 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
thô_nhãn | LớpNhãn | int64 | ||
Tôi | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (32, 32, 3) | uint8 | |
nhãn mác | LớpNhãn | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}
, Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Bộ dữ liệu này giống như CIFAR-10, ngoại trừ nó có 100 lớp chứa 600 hình ảnh mỗi lớp. Có 500 hình ảnh đào tạo và 100 hình ảnh thử nghiệm cho mỗi lớp. 100 lớp trong CIFAR-100 được nhóm thành 20 lớp cha. Mỗi hình ảnh đi kèm với nhãn "tinh" (lớp mà nó thuộc về) và nhãn "thô" (lớp cha mà nó thuộc về).
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Mã nguồn :
tfds.image_classification.Cifar100
Phiên bản :
-
3.0.2
(mặc định): Không có ghi chú phát hành.
-
Kích thước tải xuống :
160.71 MiB
Kích thước tập dữ liệu :
132.03 MiB
Tự động lưu vào bộ đệm ( tài liệu ): Có
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 50.000 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
thô_nhãn | LớpNhãn | int64 | ||
Tôi | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (32, 32, 3) | uint8 | |
nhãn mác | LớpNhãn | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}