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एमनिस्ट

EMNIST डेटासेट NIST स्पेशल डेटाबेस 19 से प्राप्त हस्तलिखित वर्ण अंकों का एक सेट है और इसे 28x28 पिक्सेल छवि प्रारूप और डेटासेट संरचना में परिवर्तित किया जाता है जो सीधे MNIST डेटासेट से मेल खाता है।

@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}
}

एम्निस्ट/बायक्लास (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िग)

  • कॉन्फ़िग विवरण: EMNIST ByClass

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' ११६,३२३
'train' 697,932
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=62),
})

VISUALIZATION

एमनिस्ट/बायमर्ज

  • कॉन्फ़िग विवरण: EMNIST ByMerge

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' ११६,३२३
'train' 697,932
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=47),
})

VISUALIZATION

एम्निस्ट/संतुलित

  • कॉन्फ़िग विवरण: EMNIST बैलेंस्ड

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 18,800
'train' 112,800
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=47),
})

VISUALIZATION

एम्निस्ट / पत्र

  • कॉन्फ़िग विवरण: EMNIST पत्र

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 14,800
'train' 88,800
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=37),
})

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एम्निस्ट / अंक

  • कॉन्फ़िग विवरण: EMNIST अंक

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 40,000
'train' २४०,०००
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

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एमनिस्ट/एमनिस्ट

  • कॉन्फ़िग विवरण: EMNIST MNIST

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 10,000
'train' 60,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

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