emnista

Zbiór danych EMNIST to zestaw odręcznych cyfr pochodzących ze specjalnej bazy danych NIST 19 i przekonwertowanych na format obrazu 28x28 pikseli oraz strukturę zbioru danych, która bezpośrednio odpowiada zbiorowi danych 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 (domyślna konfiguracja)

  • Opis konfiguracji: EMNIST ByClass

  • Rozmiar zestawu danych : 349.16 MiB

  • Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

  • Podziały :

Rozdzielać Przykłady
'test' 116323
'train' 697 932
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=62),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDict
obraz Obraz (28, 28, 1) uint8
etykieta Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie

emnista/bymerge

  • Opis konfiguracji: EMNIST ByMerge

  • Rozmiar zestawu danych : 349.16 MiB

  • Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

  • Podziały :

Rozdzielać Przykłady
'test' 116323
'train' 697 932
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDict
obraz Obraz (28, 28, 1) uint8
etykieta Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie

emnistyczny/zrównoważony

  • Opis konfiguracji: EMNIST zrównoważony

  • Rozmiar zestawu danych : 56.63 MiB

  • Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

  • Podziały :

Rozdzielać Przykłady
'test' 18800
'train' 112 800
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDict
obraz Obraz (28, 28, 1) uint8
etykieta Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie

emnista/litery

  • Opis konfiguracji: Litery EMNIST

  • Rozmiar zestawu danych : 44.14 MiB

  • Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

  • Podziały :

Rozdzielać Przykłady
'test' 14 800
'train' 88800
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=37),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDict
obraz Obraz (28, 28, 1) uint8
etykieta Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie

emnista/cyfry

  • Opis konfiguracji: Cyfry EMNIST

  • Rozmiar zestawu danych : 120.32 MiB

  • Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

  • Podziały :

Rozdzielać Przykłady
'test' 40 000
'train' 240 000
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDict
obraz Obraz (28, 28, 1) uint8
etykieta Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie

emnista/mnista

  • Opis konfiguracji: EMNIST MNIST

  • Rozmiar zestawu danych : 30.09 MiB

  • Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

  • Podziały :

Rozdzielać Przykłady
'test' 10 000
'train' 60 000
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
FunkcjeDict
obraz Obraz (28, 28, 1) uint8
etykieta Etykieta klasy int64

Wyobrażanie sobie