ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
EMNIST データセットは、NIST Special Database 19 から派生した手書き文字数字のセットであり、MNIST データセットと直接一致する 28x28 ピクセルの画像形式とデータセット構造に変換されます。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ホームページ: https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset
ソースコード:
tfds.image_classification.EMNIST
バージョン:
-
3.0.0
(デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ダウンロードサイズ:
535.73 MiB
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
引用:
@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 (デフォルト設定)
構成の説明: EMNIST ByClass
データセットサイズ:
349.16 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 116,323 |
'train' | 697,932 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=62),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/バイマージ
構成の説明: EMNIST ByMerge
データセットサイズ:
349.16 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 116,323 |
'train' | 697,932 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/バランス
設定説明:EMNIST Balanced
データセットのサイズ:
56.63 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 18,800 |
'train' | 112,800 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/手紙
構成の説明: EMNIST 文字
データセットサイズ:
44.14 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 14,800 |
'train' | 88,800 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/ディジット
構成の説明: EMNIST Digits
データセットサイズ:
120.32 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 40,000 |
'train' | 240,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/ムニスト
コンフィグ記述: EMNIST MNIST
データセットのサイズ:
30.09 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 60,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
EMNIST データセットは、NIST Special Database 19 から派生した手書き文字数字のセットであり、MNIST データセットと直接一致する 28x28 ピクセルの画像形式とデータセット構造に変換されます。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ホームページ: https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset
ソースコード:
tfds.image_classification.EMNIST
バージョン:
-
3.0.0
(デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ダウンロードサイズ:
535.73 MiB
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
引用:
@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 (デフォルト設定)
構成の説明: EMNIST ByClass
データセットサイズ:
349.16 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 116,323 |
'train' | 697,932 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=62),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/バイマージ
構成の説明: EMNIST ByMerge
データセットサイズ:
349.16 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 116,323 |
'train' | 697,932 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/バランス
設定説明:EMNIST Balanced
データセットのサイズ:
56.63 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 18,800 |
'train' | 112,800 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/手紙
構成の説明: EMNIST 文字
データセットサイズ:
44.14 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 14,800 |
'train' | 88,800 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/ディジット
構成の説明: EMNIST Digits
データセットサイズ:
120.32 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 40,000 |
'train' | 240,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
エムニスト/ムニスト
コンフィグ記述: EMNIST MNIST
データセットのサイズ:
30.09 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 60,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):