ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
Imagewang には Imagenette と Imagewoof の組み合わせが含まれています Image网 (「Imagewang」と発音します。网は中国語で「ネット」を意味します) には Imagenette と Imagewoof の組み合わせが含まれていますが、トリッキーな半教師あり不均衡分類問題になるいくつかのひねりがあります。
- 検証セットは Imagewoof と同じです (つまり、Imagewoof 画像の 30%)。検証セットに Imagenette 画像はありません (それらはすべてトレーニング セットにあります)。
- Imagewoof 画像の 10% のみがトレーニング セットに含まれています。
- 残りは unsup (「unsupervised」) ディレクトリにあり、トレーニングでそれらのラベルを使用することはできません!
- タイプするのも、言うのも難しいです!
データセットには 3 つのバリアントがあります。
- フルサイズ
- 320ピクセル
- 160ピクセル
このデータセットは Imagenette データセット {size} バリアントで構成されています。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
構成の説明: Imagewang には、Imagenette と Imagewoof の組み合わせが含まれています。
ソース コード:
tfds.datasets.imagewang.Builder
バージョン:
-
2.0.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 14,669 |
'validation' | 3,929 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
引用:
@misc{imagewang,
author = "Jeremy Howard",
title = "Imagewang",
url = "https://github.com/fastai/imagenette/"
}
imagewang/full-size (デフォルト設定)
ダウンロードサイズ:
2.70 GiB
データセットサイズ:
1.97 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
imagewang/320px
ダウンロードサイズ:
638.80 MiB
データセットのサイズ:
460.81 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
imagewang/160px
ダウンロードサイズ:
182.63 MiB
データセットのサイズ:
140.40 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):