이미지넷

Imagenet은 Imagenet 데이터 세트에서 쉽게 분류할 수 있는 10개 클래스의 하위 집합입니다. 원래 FastAI의 Jeremy Howard가 준비했습니다. Imagenet 데이터 세트의 작은 버전을 구성하는 목적은 주로 전체 Imagenet에서 새로운 아이디어/알고리즘/실험을 실행하는 데 많은 시간이 걸리기 때문입니다.

이 데이터 세트 버전을 사용하면 연구원/실무자는 아이디어를 빠르게 시도하고 다른 사람과 공유할 수 있습니다. 데이터 세트는 세 가지 변형으로 제공됩니다.

  • 전체 크기
  • 320픽셀
  • 160픽셀
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
영상 영상 (없음, 없음, 3) uint8
상표 클래스 레이블 int64
@misc{imagenette,
  author    = "Jeremy Howard",
  title     = "imagenette",
  url       = "https://github.com/fastai/imagenette/"
}

imagenette/full-size-v2(기본 구성)

  • 구성 설명 : 전체 크기 변형.

  • 다운로드 크기 : 1.45 GiB

  • 데이터세트 크기 : 1.46 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 9,469
'validation' 3,925

심상

이미지넷/320px-v2

  • 구성 설명 : 320px 변형.

  • 다운로드 크기 : 325.84 MiB

  • 데이터 세트 크기 : 332.71 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 9,469
'validation' 3,925

심상

이미지넷/160px-v2

  • 구성 설명 : 160px 변형.

  • 다운로드 크기 : 94.42 MiB

  • 데이터 세트 크기 : 102.10 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다
'train' 9,469
'validation' 3,925

심상

이미지넷/전체 크기

  • 구성 설명 : 전체 크기 변형.

  • 다운로드 크기 : 1.45 GiB

  • 데이터세트 크기 : 1.46 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 12,894
'validation' 500

심상

이미지넷/320px

  • 구성 설명 : 320px 변형.

  • 다운로드 크기 : 325.48 MiB

  • 데이터 세트 크기 : 332.71 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 12,894
'validation' 500

심상

이미지네트/160px

  • 구성 설명 : 160px 변형.

  • 다운로드 크기 : 94.18 MiB

  • 데이터 세트 크기 : 102.10 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다
'train' 12,894
'validation' 500

심상