- विवरण :
DIV2K डेटासेट: NTIRE (CVPR 2017 और CVPR 2018) और PIRM (ECCV 2018) में चुनौतियों के लिए उपयोग की जाने वाली विविध 2K रिज़ॉल्यूशन वाली उच्च गुणवत्ता वाली छवियां
मुखपृष्ठ : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
स्रोत कोड :
tfds.datasets.div2k.Builder
संस्करण :
-
2.0.0
(डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
-
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
मानव संसाधन | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
एलआर | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):('lr', 'hr')
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उद्धरण :
@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 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : bicubic_x2 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
4.68 GiB
डेटासेट का आकार :
4.68 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/बाइक्यूबिक_x3
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : bicubic_x3 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
4.16 GiB
डेटासेट का आकार :
4.16 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/बाइक्यूबिक_x4
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : bicubic_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
3.97 GiB
डेटासेट का आकार :
3.97 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x8
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : bicubic_x8 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
3.78 GiB
डेटासेट का आकार :
3.78 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/अज्ञात_x2
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : अज्ञात_x2 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
4.48 GiB
डेटासेट का आकार :
4.48 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/अज्ञात_x3
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : अज्ञात_x3 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
4.10 GiB
डेटासेट का आकार :
4.11 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/अज्ञात_x4
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : अज्ञात_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
3.93 GiB
डेटासेट का आकार :
3.93 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_mild_x4
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : यथार्थवादी_माइल्ड_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
4.00 GiB
डेटासेट का आकार :
4.00 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_difficult_x4
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : यथार्थवादी_कठिन_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
3.98 GiB
डेटासेट का आकार :
3.99 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_wild_x4
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : यथार्थवादी_वाइल्ड_x4 डेटा का उपयोग करता है।
डाउनलोड आकार :
4.74 GiB
डेटासेट का आकार :
14.62 GiB
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 3,200 |
'validation' | 100 |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):