deep1b、deep1b

説明:

コサイン距離を使用した近似最近傍検索の事前トレーニング済み埋め込み。このデータセットは、次の 2 つの分割で構成されています。

'database': 9,990,000 個のデータポイントで構成され、それぞれに次の機能があります: 'embedding' (96 float)、'index' (int64)、'neighbors' (空のリスト)。
'test': 10,000 個のデータポイントで構成され、それぞれに次の機能があります。 )

ホームページ: http://sites.skoltech.ru/compvision/noimi/
ソースコード: tfds.nearest_neighbors.deep1b.Deep1b
バージョン:
- 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。
ダウンロードサイズ: 3.58 GiB
データセットサイズ: 4.46 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'database'`	9,990,000
`'test'`	10,000

機能構造:

FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(96,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
埋め込み	テンソル	(96)	float32
索引	スカラー		int64	分割内のインデックス。
隣人	順序			テスト分割でのみ使用できる、計算された隣接ノード。
隣人/距離	スカラー		float32	近隣距離。
ネイバー/インデックス	スカラー		int64	ネイバーインデックス。

監視されたキー( as_supervised docを参照): None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@inproceedings{babenko2016efficient,
  title={Efficient indexing of billion-scale datasets of deep descriptors},
  author={Babenko, Artem and Lempitsky, Victor},
  booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={2055--2063},
  year={2016}
}