downsampled_imagenet

Jeu de données avec des images de 2 résolutions (voir le nom de la configuration pour plus d'informations sur la résolution). Il est utilisé pour l'estimation de la densité et les expériences de modélisation générative.

Pour redimensionnée IMAGEnet pour l' apprentissage supervisé ( lien ) voir imagenet_resized .

Diviser Exemples
'train' 1 281 149
'validation' 49 999
  • Caractéristiques:
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 (configuration par défaut)

  • Description Config: Un ensemble de données composé d'images de train et la validation de la résolution 32x32.

  • Taille du téléchargement: 3.98 GiB

  • Figure ( tfds.show_examples ):

Visualisation

downsampled_imagenet/64x64

  • Description Config: Un ensemble de données composé d'images de train et la validation de 64x64 résolution.

  • Taille du téléchargement: 11.73 GiB

  • Figure ( tfds.show_examples ):

Visualisation