kmniste

• Visualisation : Explorer dans Know Your Data north_east

• Descriptif :

Kuzushiji-MNIST est un remplacement direct du jeu de données MNIST (niveaux de gris 28x28, 70 000 images), fourni au format MNIST d'origine ainsi qu'au format NumPy. Étant donné que MNIST nous limite à 10 classes, nous avons choisi un caractère pour représenter chacune des 10 lignes de Hiragana lors de la création de Kuzushiji-MNIST.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en

• Code source : tfds.image_classification.KMNIST

• Versions :

  • 3.0.1 (par défaut) : aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 20.26 MiB

• Taille du jeu de données : 31.76 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@online{clanuwat2018deep,
  author       = {Tarin Clanuwat and Mikel Bober-Irizar and Asanobu Kitamoto and Alex Lamb and Kazuaki Yamamoto and David Ha},
  title        = {Deep Learning for Classical Japanese Literature},
  date         = {2018-12-03},
  year         = {2018},
  eprintclass  = {cs.CV},
  eprinttype   = {arXiv},
  eprint       = {cs.CV/1812.01718},
}