div2k

विज़ुअलाइज़ेशन : में अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें
विवरण :

DIV2K डेटासेट: NTIRE (CVPR 2017 और CVPR 2018) और @ PIRM (ECCV 2018) पर चुनौतियों के लिए उपयोग की जाने वाली DIVerse 2K रिज़ॉल्यूशन वाली उच्च गुणवत्ता वाली छवियां

अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें
होमपेज : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
स्रोत कोड : tfds.datasets.div2k.Builder
संस्करण :
- 2.0.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप
	विशेषताएं डिक्ट
मानव संसाधन	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8
एलआर	छवि	(कोई नहीं, कोई नहीं, 3)	uint8

पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('lr', 'hr')
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उद्धरण :

@InProceedings{Agustsson_2017_CVPR_Workshops,
    author = {Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu},
    title = {NTIRE 2017 Challenge on Single Image Super-Resolution: Dataset and Study},
    booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
    url = "http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/publications/Agustsson-CVPRW-2017.pdf",
    month = {July},
    year = {2017}
}

div2k/bicubic_x2 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

कॉन्फिग विवरण : बाइक्यूबिक_x2 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 4.68 GiB
डेटासेट का आकार : 4.68 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x3

कॉन्फिग विवरण : बाइक्यूबिक_x3 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 4.16 GiB
डेटासेट का आकार : 4.16 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x4

कॉन्फिग विवरण : बाइक्यूबिक_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 3.97 GiB
डेटासेट का आकार : 3.97 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/bicubic_x8

कॉन्फिग विवरण : बाइक्यूबिक_x8 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार : 3.78 GiB
डेटासेट का आकार : 3.78 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/अज्ञात_x2

कॉन्फ़िगरेशन विवरण : अज्ञात_x2 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 4.48 GiB
डेटासेट का आकार : 4.48 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/अज्ञात_x3

कॉन्फ़िगरेशन विवरण : अज्ञात_x3 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 4.10 GiB
डेटासेट का आकार : 4.11 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/अज्ञात_x4

कॉन्फ़िगरेशन विवरण : अज्ञात_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 3.93 GiB
डेटासेट का आकार : 3.93 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/realistic_mild_x4

कॉन्फ़िगरेशन विवरण : यथार्थवादी_माइल्ड_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार : 4.00 GiB
डेटासेट का आकार : 4.00 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/यथार्थवादी_कठिन_x4

कॉन्फ़िगरेशन विवरण : यथार्थवादी_कठिन_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 3.98 GiB
डेटासेट का आकार : 3.99 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	800
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

div2k/यथार्थवादी_जंगली_x4

कॉन्फिग विवरण : यथार्थवादी_जंगली_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड का आकार : 4.74 GiB
डेटासेट का आकार : 14.62 GiB
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	3,200
`'validation'`	100

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):