Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

imagenet_resized

Трещина Примеры
'train' 1,281,167
'validation' 50 000
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised ): ('image', 'label')

  • Цитата :

@article{chrabaszcz2017downsampled,
  title={A downsampled variant of imagenet as an alternative to the cifar datasets},
  author={Chrabaszcz, Patryk and Loshchilov, Ilya and Hutter, Frank},
  journal={arXiv preprint arXiv:1707.08819},
  year={2017}
}

imagenet_resized / 8x8 (конфигурация по умолчанию)

  • Описание :

Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet с размером 8x8. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Описание конфигурации : Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet с размером 8x8. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Размер загрузки : 237.11 MiB

  • Особенности :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})

Визуализация

imagenet_resized / 16x16

  • Описание :

Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet с размером 16x16. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Описание конфигурации : Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet, размер которого изменен до 16x16. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Размер загрузки : 923.34 MiB

  • Особенности :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})

Визуализация

imagenet_resized / 32x32

  • Описание :

Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet с размером 32x32. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Описание конфигурации : Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet с размером 32x32. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Размер загружаемого файла : 3.46 GiB

  • Особенности :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})

Визуализация

imagenet_resized / 64x64

  • Описание :

Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet, размер которого увеличен до 64x64. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Описание конфигурации : Этот набор данных состоит из набора данных ImageNet, размер которого изменен до 64x64. Изображения здесь предоставлены Chrabaszcz et. al. используя метод изменения размера окна.

Для получения информации о субдискретизированном ImageNet для обучения без учителя см. downsampled_imagenet .

  • Размер загружаемого 13.13 GiB : 13.13 GiB

  • Особенности :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})

Визуализация