- विवरण :
एक डेटासेट जिसमें दो वर्गों ए और बी की छवियां शामिल हैं (उदाहरण के लिए: घोड़े/जेब्रा, सेब/नारंगी,...)
मुखपृष्ठ : https://junyanz.github.io/CycleGAN/
स्रोत कोड :
tfds.image_classification.CycleGAN
संस्करण :
-
3.0.0
(डिफ़ॉल्ट): लाइसेंस समस्या के कारण सिटीस्केप्स डेटासेट हटा दिया गया है।
-
फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लास लेबल | int64 |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):('image', 'label')
उद्धरण :
@article{DBLP:journals/corr/ZhuPIE17,
author = {Jun{-}Yan Zhu and
Taesung Park and
Phillip Isola and
Alexei A. Efros},
title = {Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial
Networks},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1703.10593},
year = {2017},
url = {http://arxiv.org/abs/1703.10593},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1703.10593},
timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:06 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/ZhuPIE17},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
cycle_gan/apple2orange (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)
डाउनलोड आकार :
74.82 MiB
डेटासेट का आकार :
76.89 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 266 |
'testB' | 248 |
'trainA' | 995 |
'trainB' | 1,019 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
साइकिल_गण/ग्रीष्म2सर्दी_योसेमाइट
डाउनलोड आकार :
126.50 MiB
डेटासेट का आकार :
127.52 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 309 |
'testB' | 238 |
'trainA' | 1,231 |
'trainB' | 962 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
साइकिल_गण/घोड़ा2ज़ेबरा
डाउनलोड आकार :
111.45 MiB
डेटासेट का आकार :
112.55 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 120 |
'testB' | 140 |
'trainA' | 1,067 |
'trainB' | 1,334 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
साइकिल_गन/मोनेट2फोटो
डाउनलोड आकार :
291.09 MiB
डेटासेट का आकार :
295.75 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 121 |
'testB' | 751 |
'trainA' | 1,072 |
'trainB' | 6,287 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
साइकल_गैन/सीज़ेन2फ़ोटो
डाउनलोड आकार :
266.92 MiB
डेटासेट का आकार :
269.56 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 58 |
'testB' | 751 |
'trainA' | 525 |
'trainB' | 6,287 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
साइकिल_गण/ukiyoe2photo
डाउनलोड आकार :
279.38 MiB
डेटासेट का आकार :
282.62 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 263 |
'testB' | 751 |
'trainA' | 562 |
'trainB' | 6,287 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
साइकिल_गन/वानगोघ2फोटो
डाउनलोड आकार :
292.39 MiB
डेटासेट का आकार :
295.09 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 400 |
'testB' | 751 |
'trainA' | 400 |
'trainB' | 6,287 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
चक्र_गण/मानचित्र
डाउनलोड आकार :
1.38 GiB
डेटासेट का आकार :
701.08 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 1,098 |
'testB' | 1,098 |
'trainA' | 1,096 |
'trainB' | 1,096 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
चक्र_गण/मुखौटे
डाउनलोड आकार :
33.51 MiB
डेटासेट का आकार :
34.83 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 106 |
'testB' | 106 |
'trainA' | 400 |
'trainB' | 400 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
साइकिल_गन/iphone2dslr_flower
डाउनलोड आकार :
324.22 MiB
डेटासेट का आकार :
325.82 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'testA' | 569 |
'testB' | 480 |
'trainA' | 1,812 |
'trainB' | 3,325 |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):