डीप1बी

विवरण :

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

'डेटाबेस': इसमें 9,990,000 डेटा पॉइंट शामिल हैं, प्रत्येक में विशेषताएं हैं: 'एम्बेडिंग' (96 फ्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'नेबर्स' (खाली सूची)।
'परीक्षण': इसमें 10,000 डेटा बिंदु शामिल हैं, प्रत्येक में विशेषताएं हैं: 'एम्बेडिंग' (96 फ्लोट्स), 'इंडेक्स' (int64), 'नेबर्स' (डेटाबेस में निकटतम पड़ोसियों के 'इंडेक्स' और 'दूरी' की सूची)। )

मुखपृष्ठ : http://sites.skoltech.ru/compvision/noimi/
स्रोत कोड : tfds.nearest_neighbors.deep1b.Deep1b
संस्करण :
- 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।
डाउनलोड आकार : 3.58 GiB
डेटासेट का आकार : 4.46 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'database'`	9,990,000
`'test'`	10,000

फ़ीचर संरचना :

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.),
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार	विवरण
	फीचर्सडिक्ट
एम्बेडिंग	टेन्सर	(96,)	फ्लोट32
अनुक्रमणिका	अदिश		int64	विभाजन के भीतर सूचकांक.
पड़ोसी	अनुक्रम			परिकलित पड़ोसी, जो केवल परीक्षण विभाजन के लिए उपलब्ध है।
पड़ोसी/दूरी	अदिश		फ्लोट32	पड़ोसी की दूरी.
पड़ोसी/सूचकांक	अदिश		int64	पड़ोसी सूचकांक.

पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

उद्धरण :

@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}
}