downsampled_imagenet

2つの解像度の画像を含むデータセット(解像度については、構成名を参照してください)。これは、密度推定および生成モデリング実験に使用されます。

リサイズさImageNetについて教師あり学習(ためのリンク)を参照してくださいimagenet_resized

スプリット
'train' 1,281,149
'validation' 49,999
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
})
@article{DBLP:journals/corr/OordKK16,
  author    = {A{"{a} }ron van den Oord and
               Nal Kalchbrenner and
               Koray Kavukcuoglu},
  title     = {Pixel Recurrent Neural Networks},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1601.06759},
  year      = {2016},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1601.06759},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1601.06759},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:29 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/OordKK16},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

downsampled_imagenet / 32x32(デフォルト設定)

  • 設定の説明:32×32の解像度の列車と検証画像からなるセット。

  • ダウンロードサイズ3.98 GiB

  • tfds.show_examples ):

視覚化

downsampled_imagenet / 64x64

  • 設定の説明:64×64の解像度の列車と検証画像からなるセット。

  • ダウンロードサイズ11.73 GiB

  • tfds.show_examples ):

視覚化