stl10

• 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 контролируемого обучения. Основная задача состоит в том, чтобы использовать немаркированные данные (которые происходят 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 :

• 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 ):