имиджванг

• Описание :

Imagewang содержит объединенные Imagenette и Imagewoof. Image 网 (произносится как «Imagewang»; 网 означает «сеть» на китайском языке) содержит Imagenette и Imagewoof вместе, но с некоторыми особенностями, которые превращают его в сложную задачу полууправляемой несбалансированной классификации:

• Набор проверки такой же, как и у Imagewoof (т.е. 30% изображений Imagewoof); в проверочном наборе нет изображений Imagenette (они все в обучающем наборе)
• Только 10% изображений Imagewoof входят в обучающий набор!
• Остальные находятся в неподтвержденном ("неконтролируемом") каталоге, и вы не можете использовать их ярлыки в обучении!
• Это даже сложно напечатать и сложно сказать!

Набор данных представлен в трех вариантах:

• Полный размер
• 320 пикселей
• 160 пикселей

Этот набор данных состоит из варианта набора данных Imagenette {size}.

• Описание конфигурации : Imagewang содержит вместе Imagenette и Imagewoof.

• Домашняя страница : https://github.com/fastai/imagenette

• Исходный код : tfds.image_classification.Imagewang

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : Unknown size

• Сплит :

• Особенности :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=20),
})

• Контролируемые ключи (см. as_supervised ): ('image', 'label')

• Цитата :

@misc{imagewang,
  author    = "Jeremy Howard",
  title     = "Imagewang",
  url       = "https://github.com/fastai/imagenette/"
}

imagewang / full-size (конфигурация по умолчанию)

• Размер набора данных : 1.97 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

imagewang / 320px

• Размер набора данных : 460.81 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

imagewang / 160px

• Размер набора данных : 140.40 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):