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emnista

O conjunto de dados EMNIST é um conjunto de dígitos de caracteres manuscritos derivados do NIST Special Database 19 e convertidos em um formato de imagem de 28x28 pixels e estrutura de conjunto de dados que corresponde diretamente ao conjunto de dados 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 (configuração padrão)

  • A inscrição Config: EMNIST ByClass

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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),
})

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emnist / bymerge

  • A inscrição Config: EMNIST ByMerge

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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),
})

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emnista / equilibrado

  • Configuração Descrição: EMNIST Equilibrado

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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),
})

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emnist / letras

  • A inscrição Config: EMNIST Letters

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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),
})

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emnist / digits

  • A inscrição Config: EMNIST Digits

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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),
})

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emnist / mnist

  • A inscrição Config: EMNIST MNIST

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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),
})

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