imagenet_sketch

• Descrizione :

ImageNet-Sketch è costituito da 50.889 immagini schizzo in bianco e nero, 50 per ciascuna delle 1000 classi ImageNet. Queste immagini sono state originariamente raccolte da Google Image Search per "schizzo di __". Sono state raccolte 100 immagini e poi filtrate manualmente. Per le classi con meno di 50 immagini valide, sono state costruite immagini aggiuntive mediante capovolgimento o rotazione.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch

• Codice sorgente : tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Dimensioni del download : 7.07 GiB

• Dimensione del set di dati : 7.61 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@inproceedings{wang2019learning,
        title={Learning Robust Global Representations by Penalizing Local Predictive Power},
        author={Wang, Haohan and Ge, Songwei and Lipton, Zachary and Xing, Eric P},
        booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
        pages={10506--10518},
        year={2019}
}