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emnista

El conjunto de datos EMNIST es un conjunto de dígitos de caracteres escritos a mano derivados de la base de datos especial NIST 19 y convertidos a un formato de imagen de 28x28 píxeles y una estructura de conjunto de datos que coincide directamente con el conjunto de datos MNIST.

@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 (configuración predeterminada)

  • Descripción config: EMNIST ByClass

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 116,323
'train' 697,932
  • características:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=62),
})

Visualización

emnist / bymerge

  • Descripción config: EMNIST ByMerge

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 116,323
'train' 697,932
  • características:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=47),
})

Visualización

emnista / equilibrado

  • Descripción config: EMNIST Balanced

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 18.800
'train' 112,800
  • características:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=47),
})

Visualización

emnista / letras

  • Descripción config: EMNIST Cartas

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 14,800
'train' 88,800
  • características:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=37),
})

Visualización

emnist / dígitos

  • Descripción config: EMNIST Dígitos

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 40.000
'train' 240.000
  • características:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

Visualización

emnista / mnista

  • Descripción config: EMNIST MNIST

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 10,000
'train' 60.000
  • características:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

Visualización