sâu1b

Sự miêu tả :

Các phần nhúng được đào tạo trước để tìm kiếm hàng xóm gần nhất bằng cách sử dụng khoảng cách cosin. Tập dữ liệu này bao gồm hai phần:

'database': bao gồm 9.990.000 điểm dữ liệu, mỗi điểm có các tính năng: 'nhúng' (96 float), 'index' (int64), 'neighbors' (danh sách trống).
“test”: bao gồm 10.000 điểm dữ liệu, mỗi điểm có các tính năng: “nhúng” (96 float), “index” (int64), “neighbors” (danh sách “chỉ mục” và “khoảng cách” của các láng giềng gần nhất trong cơ sở dữ liệu. )

Trang chủ : http://sites.skoltech.ru/compvision/noimi/
Mã nguồn : tfds.nearest_neighbors.deep1b.Deep1b
Phiên bản :
- 1.0.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.
Kích thước tải xuống : 3.58 GiB
Kích thước tập dữ liệu : 4.46 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không
Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
`'database'`	9.990.000
`'test'`	10.000

Cấu trúc tính năng :

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.),
    }),
})

Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D	Sự miêu tả
	Tính năngDict
nhúng	Tenxơ	(96,)	phao32
chỉ số	vô hướng		int64	Lập chỉ mục trong phần phân chia.
hàng xóm	Sự liên tiếp			Các lân cận được tính toán, chỉ có sẵn cho phần tách thử nghiệm.
hàng xóm/khoảng cách	vô hướng		phao32	Khoảng cách hàng xóm.
hàng xóm/chỉ mục	vô hướng		int64	Chỉ số hàng xóm.

Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None
Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

Trích dẫn :

@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}
}