ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

imagenet_resized

ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยชุดข้อมูล ImageNet ที่ปรับขนาดเป็นขนาดคงที่ ภาพเหล่านี้เป็นภาพที่ Chrabaszcz et จัดเตรียมไว้ให้ อัล โดยใช้วิธีการปรับขนาดกล่อง

สำหรับ downsampled ImageNet สำหรับการเรียนรู้ใกล้ชิดดู downsampled_imagenet

แยก ตัวอย่าง
'train' 1,281,167
'validation' 50,000
  • คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

  • อ้างอิง:

@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 (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

  • คำอธิบาย Config: ภาพปรับขนาด 8x8

  • ขนาดการดาวน์โหลด: 237.11 MiB

  • คุณสมบัติ:

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

การสร้างภาพ

imagenet_resized/16x16

  • Config คำอธิบาย: ภาพปรับขนาด 16x16

  • ขนาดการดาวน์โหลด: 923.34 MiB

  • คุณสมบัติ:

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

การสร้างภาพ

imagenet_resized/32x32

  • Config คำอธิบาย: ภาพปรับขนาด 32x32

  • ขนาดการดาวน์โหลด: 3.46 GiB

  • คุณสมบัติ:

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

การสร้างภาพ

imagenet_resized/64x64

  • Config คำอธิบาย: ภาพปรับขนาด 64x64

  • ขนาดการดาวน์โหลด: 13.13 GiB

  • คุณสมบัติ:

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

การสร้างภาพ