downsampled_imagenet

• Описание :

Набор данных с изображениями двух разрешений (информацию о разрешении см. В названии конфигурации). Он используется для экспериментов по оценке плотности и генеративному моделированию.

Для изменения размера ImageNet для контролируемого обучения ( ссылка ) см. imagenet_resized .

• Домашняя страница : http://image-net.org/small/download.php

• Исходный код : tfds.image.DownsampledImagenet

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): новый разделенный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Размер набора данных : Unknown size

• Автоматическое кэширование ( документация ): неизвестно

• Сплит :

• Особенности :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
})

• Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): None

• Цитата :

@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 (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : набор данных, состоящий из образов обучения и проверки с разрешением 32x32.

• Размер загружаемого файла : 3.98 GiB

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

downsampled_imagenet / 64x64

• Описание конфигурации : набор данных, состоящий из образов обучения и проверки с разрешением 64x64.

• Размер загружаемого 11.73 GiB : 11.73 GiB

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):