эмнист

• Визуализация : Изучите в разделе «Знайте свои данные» north_east

• Описание :

Набор данных EMNIST представляет собой набор рукописных цифр, полученных из специальной базы данных NIST 19 и преобразованных в формат изображения 28x28 пикселей и структуру набора данных, которая напрямую соответствует набору данных MNIST.

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом north_east

• Домашняя страница : https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset.

• Исходный код : tfds.image_classification.EMNIST

• Версии :

  • 3.0.0 : Новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 3.1.0 (по умолчанию) nights_stay : обновлен неработающий URL-адрес загрузки.

• Размер загрузки : 535.73 MiB

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Цитата :

@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 (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : EMNIST ByClass

• Размер набора данных : 349.16 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=62),
})

• Функциональная документация :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

эмнист / слияние

• Описание конфигурации : EMNIST ByMerge

• Размер набора данных : 349.16 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})

• Функциональная документация :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

эмнист/сбалансированный

• Описание конфигурации : EMNIST Balanced

• Размер набора данных : 56.63 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})

• Функциональная документация :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

эмнист/письма

• Описание конфигурации : Буквы EMNIST

• Размер набора данных : 44.14 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
})

• Функциональная документация :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

эмнист/цифры

• Описание конфигурации : EMNIST Digits

• Размер набора данных : 120.32 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Функциональная документация :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

эмнист/мнист

• Описание конфигурации : EMNIST MNIST

• Размер набора данных : 30.09 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Функциональная документация :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):