Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
Набор данных DIV2K: высококачественные изображения с разрешением DIVerse 2K, используемые для задач @ NTIRE (CVPR 2017 и CVPR 2018) и @ PIRM (ECCV 2018)
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
Исходный код :
tfds.datasets.div2k.Builder
Версии :
-
2.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Структура функции :
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
час | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
Лр | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 |
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised
):('lr', 'hr')
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Цитата :
@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 (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации : использует данные bicubic_x2.
Размер загрузки :
4.68 GiB
Размер набора данных :
4.68 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x3
Описание конфигурации : использует данные bicubic_x3.
Размер загрузки :
4.16 GiB
Размер набора данных :
4.16 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x4
Описание конфигурации : использует данные bicubic_x4.
Размер загрузки :
3.97 GiB
Размер набора данных :
3.97 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x8
Описание конфигурации : использует данные bicubic_x8.
Размер загрузки :
3.78 GiB
Размер набора данных :
3.78 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x2
Описание конфигурации : использует данные unknown_x2.
Размер загрузки :
4.48 GiB
Размер набора данных :
4.48 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x3
Описание конфигурации : использует данные unknown_x3.
Размер загрузки :
4.10 GiB
Размер набора данных :
4.11 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x4
Описание конфигурации : использует данные unknown_x4.
Размер загрузки :
3.93 GiB
Размер набора данных :
3.93 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_mild_x4
Описание конфигурации : использует данные real_mild_x4.
Размер загрузки :
4.00 GiB
Размер набора данных :
4.00 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_difficult_x4
Описание конфигурации : использует данные real_difficult_x4.
Размер загрузки :
3.98 GiB
Размер набора данных :
3.99 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_wild_x4
Описание конфигурации : использует данные real_wild_x4.
Размер загрузки :
4.74 GiB
Размер набора данных :
14.62 GiB
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 3200 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):