sift1m

• विवरण :

यूक्लिडियन दूरी का उपयोग करके निकटतम निकटतम पड़ोसी खोज के लिए पूर्व-प्रशिक्षित एम्बेडिंग। इस डेटासेट में दो विभाजन होते हैं:

1. 'डेटाबेस': 1,000,000 डेटा पॉइंट होते हैं, प्रत्येक में विशेषताएं होती हैं: 'एम्बेडिंग' (128 फ़्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'पड़ोसी' (खाली सूची)।
2. 'परीक्षण': में 10,000 डेटा बिंदु होते हैं, प्रत्येक में विशेषताएं होती हैं: 'एम्बेडिंग' (128 फ़्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'पड़ोसी' ('इंडेक्स' की सूची और डेटाबेस में निकटतम पड़ोसियों की 'दूरी'। )

• होमपेज : http://corpus-texmex.irisa.fr/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.sift1m.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : 500.80 MiB

• डेटासेट का आकार : 589.49 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(128,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@article{jegou2010product,
  title={Product quantization for nearest neighbor search},
  author={Jegou, Herve and Douze, Matthijs and Schmid, Cordelia},
  journal={IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence},
  volume={33},
  number={1},
  pages={117--128},
  year={2010},
  publisher={IEEE}
}