- Açıklama :
ImageNet-Sketch, 1000 ImageNet sınıfının her biri için 50 olmak üzere 50.889 siyah beyaz eskiz görüntüsünden oluşur. Bu görseller orijinal olarak "__ taslağı" için Google Görsel Arama'dan toplanmıştır. 100 görüntü toplandı ve ardından manuel olarak filtrelendi. 50'den az iyi görüntüye sahip sınıflar için, çevirme veya döndürme yoluyla ek görüntüler oluşturulmuştur.
Ana Sayfa : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch
Kaynak kodu :
tfds.image_classification.imagenet_sketch.ImagenetSketch
Sürümler :
-
1.0.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
7.07 GiB
Veri kümesi boyutu :
7.61 GiB
Otomatik önbelleğe alındı ( belgeler ): Hayır
Bölmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'test' | 50.889 |
- Özellikler :
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),
})
Denetlenen anahtarlar (bkz
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- alıntı :
@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}
}