- תיאור :
ImageNet-Sketch מורכב מ-50,889 תמונות סקיצה בשחור-לבן, 50 עבור כל אחת מ-1000 מחלקות ImageNet. תמונות אלו נאספו במקור מחיפוש תמונות של Google עבור "סקיצה של __". 100 תמונות נאספו ולאחר מכן סוננו באופן ידני. עבור כיתות עם פחות מ-50 תמונות טובות, תמונות נוספות נבנו על ידי היפוך או סיבוב.
תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
קוד מקור :
tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder
גרסאות :
-
1.0.0
(ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
-
גודל הורדה :
7.07 GiB
גודל ערכת נתונים :
7.61 GiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 50,889 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
שם קובץ | טֶקסט | חוּט | ||
תמונה | תמונה | (אין, אין, 3) | uint8 | |
תווית | ClassLabel | int64 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):('image', 'label')
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@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}
}