- 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 :
Трещина | Примеры |
---|---|
'train' | 1,281,149 |
'validation' | 49 999 |
- 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 ):