- Описание :
ImageNet-Sketch состоит из 50 889 черно-белых эскизов, по 50 для каждого из 1000 классов ImageNet. Эти изображения были изначально взяты из Google Image Search по запросу «набросок __». Было собрано 100 изображений, а затем отфильтровано вручную. Для классов с менее чем 50 хорошими изображениями дополнительные изображения были созданы путем переворачивания или поворота.
Домашняя страница : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch
Исходный код :
tfds.image_classification.imagenet_sketch.ImagenetSketch
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): Первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
7.07 GiB
Размер набора данных :
7.61 GiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 50 889 |
- Особенности :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}