- 説明:
コサイン距離を使用した近似最近傍検索用の事前トレーニングされた埋め込み。このデータセットは 2 つの分割で構成されています。
- 「データベース」: 9,990,000 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに「埋め込み」 (96 個の浮動小数点数)、「インデックス」 (int64)、「近傍」 (空のリスト) の機能があります。
- 「テスト」: 10,000 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに次の機能があります。「埋め込み」(96 浮動小数点数)、「インデックス」(int64)、「近傍」(データベース内の最も近い近傍の「インデックス」と「距離」のリスト)。 )
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
3.58 GiB
データセットのサイズ:
4.46 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'database' | 9,990,000 |
'test' | 10,000 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'embedding': Tensor(shape=(96,), dtype=float32),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Index within the split.),
'neighbors': Sequence({
'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Neighbor distance.),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Neighbor index.),
}),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
埋め込み | テンソル | (96,) | float32 | |
索引 | スカラー | int64 | スプリット内のインデックス。 | |
隣人 | 順序 | 計算された近傍。テスト分割でのみ使用できます。 | ||
隣人/距離 | スカラー | float32 | 隣人の距離。 | |
近隣/インデックス | スカラー | int64 | 近隣インデックス。 |
監視キー(
as_supervised
docを参照):None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@inproceedings{babenko2016efficient,
title={Efficient indexing of billion-scale datasets of deep descriptors},
author={Babenko, Artem and Lempitsky, Victor},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
pages={2055--2063},
year={2016}
}