Visualisasi : Jelajahi di Kenali Data Anda
Deskripsi :
Dataset EMNIST adalah sekumpulan digit karakter tulisan tangan yang berasal dari NIST Special Database 19 dan dikonversi ke format gambar 28x28 piksel dan struktur dataset yang secara langsung cocok dengan dataset MNIST.
Dokumentasi Tambahan : Jelajahi di Makalah Dengan Kode
Beranda : https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset
Kode sumber :
tfds.image_classification.EMNIST
Versi :
-
3.0.0
(default): API split baru ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Ukuran unduhan :
535.73 MiB
Kunci yang diawasi (Lihat
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Kutipan :
@article{cohen_afshar_tapson_schaik_2017,
title={EMNIST: Extending MNIST to handwritten letters},
DOI={10.1109/ijcnn.2017.7966217},
journal={2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)},
author={Cohen, Gregory and Afshar, Saeed and Tapson, Jonathan and Schaik, Andre Van},
year={2017}
}
emnist/byclass (konfigurasi default)
Deskripsi konfigurasi : EMNIST ByClass
Ukuran dataset :
349.16 MiB
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 116.323 |
'train' | 697.932 |
- Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=62),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
gambar | Gambar | (28, 28, 1) | uint8 | |
label | LabelKelas | int64 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
emnist/bymerge
Deskripsi konfigurasi : EMNIST ByMerge
Ukuran dataset :
349.16 MiB
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 116.323 |
'train' | 697.932 |
- Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
gambar | Gambar | (28, 28, 1) | uint8 | |
label | LabelKelas | int64 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
emnis / seimbang
Deskripsi konfigurasi : EMNIST Balanced
Ukuran dataset :
56.63 MiB
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Ya
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 18.800 |
'train' | 112.800 |
- Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
gambar | Gambar | (28, 28, 1) | uint8 | |
label | LabelKelas | int64 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
emnis / surat
Deskripsi konfigurasi : EMNIST Letters
Ukuran dataset :
44.14 MiB
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Ya
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 14.800 |
'train' | 88.800 |
- Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
gambar | Gambar | (28, 28, 1) | uint8 | |
label | LabelKelas | int64 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
emnis/digit
Deskripsi konfigurasi : EMNIST Digit
Ukuran dataset :
120.32 MiB
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Ya
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 40.000 |
'train' | 240.000 |
- Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
gambar | Gambar | (28, 28, 1) | uint8 | |
label | LabelKelas | int64 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
emnis / mnist
Deskripsi konfigurasi : EMNIST MNIST
Ukuran dataset :
30.09 MiB
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Ya
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 60.000 |
- Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
gambar | Gambar | (28, 28, 1) | uint8 | |
label | LabelKelas | int64 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):