- Description :
Ensemble de données DIV2K : images DIVerse 2K de haute qualité utilisées pour les défis @ NTIRE (CVPR 2017 et CVPR 2018) et @ PIRM (ECCV 2018)
Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code
Page d'accueil : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
Code source :
tfds.datasets.div2k.Builder
Versions :
-
2.0.0
(par défaut) : Aucune note de version.
-
Mise en cache automatique ( documentation ) : Non
Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité | Classe | Forme | Type D | Description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
heure | Image | (Aucun, Aucun, 3) | uint8 | |
g / D | Image | (Aucun, Aucun, 3) | uint8 |
Clés supervisées (Voir doc
as_supervised
) :('lr', 'hr')
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Citation :
@InProceedings{Agustsson_2017_CVPR_Workshops,
author = {Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu},
title = {NTIRE 2017 Challenge on Single Image Super-Resolution: Dataset and Study},
booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
url = "http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/publications/Agustsson-CVPRW-2017.pdf",
month = {July},
year = {2017}
}
div2k/bicubic_x2 (configuration par défaut)
Description de la configuration : Utilise les données bicubic_x2.
Taille du téléchargement :
4.68 GiB
Taille du jeu de données :
4.68 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/bicubic_x3
Description de la configuration : Utilise les données bicubic_x3.
Taille du téléchargement :
4.16 GiB
Taille de l'ensemble de données :
4.16 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/bicubique_x4
Description de la configuration : Utilise les données bicubic_x4.
Taille du téléchargement :
3.97 GiB
Taille de l'ensemble de données :
3.97 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/bicubic_x8
Description de la configuration : Utilise les données bicubic_x8.
Taille du téléchargement :
3.78 GiB
Taille de l'ensemble de données :
3.78 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/inconnu_x2
Description de la configuration : utilise les données inconnues_x2.
Taille du téléchargement :
4.48 GiB
Taille de l'ensemble de données :
4.48 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/inconnu_x3
Description de la configuration : Utilise les données inconnues_x3.
Taille du téléchargement :
4.10 GiB
Taille de l'ensemble de données :
4.11 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/inconnu_x4
Description de la configuration : Utilise les données inconnues_x4.
Taille du téléchargement :
3.93 GiB
Taille de l'ensemble de données :
3.93 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/realistic_mild_x4
Description de la configuration : Utilise les données Realistic_mild_x4.
Taille du téléchargement :
4.00 GiB
Taille du jeu de données :
4.00 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/realistic_difficult_x4
Description de la configuration : Utilise les données Realistic_difficult_x4.
Taille du téléchargement :
3.98 GiB
Taille de l'ensemble de données :
3.99 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
div2k/realistic_wild_x4
Description de la configuration : Utilise les données Realistic_wild_x4.
Taille du téléchargement :
4.74 GiB
Taille de l'ensemble de données :
14.62 GiB
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 3 200 |
'validation' | 100 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :