- Описание :
Набор данных STL-10 - это набор данных для распознавания изображений для разработки неконтролируемых функций обучения, глубокого обучения и алгоритмов самообучения. Он вдохновлен набором данных CIFAR-10, но с некоторыми изменениями. В частности, в каждом классе меньше помеченных обучающих примеров, чем в CIFAR-10, но предоставляется очень большой набор немаркированных примеров для изучения моделей изображений до обучения с учителем. Основная задача состоит в том, чтобы использовать немаркированные данные (которые поступают из аналогичного, но отличного от помеченных данных распределения) для построения полезной априорной информации. Все изображения были взяты из помеченных примеров на ImageNet.
Домашняя страница : http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/
Исходный код :
tfds.image_classification.Stl10
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): без примечаний к выпуску.
-
Размер загружаемого файла :
2.46 GiB
Размер набора данных :
1.86 GiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплит :
Трещина | Примеры |
---|---|
'test' | 8 000 |
'train' | 5 000 |
'unlabelled' | 100 000 |
- Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=tf.uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
Контролируемые ключи (см.
as_supervised
):('image', 'label')
Цитата :
@inproceedings{coates2011stl10,
title={ {An Analysis of Single Layer Networks in Unsupervised Feature Learning} },
author={Coates, Adam and Ng, Andrew and Lee, Honglak},
booktitle={AISTATS},
year={2011},
note = {\url{https://cs.stanford.edu/~acoates/papers/coatesleeng_aistats_2011.pdf} },
}
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):