- 説明:
DIV2K データセット: @ NTIRE (CVPR 2017 および CVPR 2018) および @ PIRM (ECCV 2018) のチャレンジに使用された DIVerse 2K 解像度の高品質画像
追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ソースコード:
tfds.datasets.div2k.Builder
バージョン:
-
2.0.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能の構造:
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
時 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
lr | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):('lr', 'hr')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
引用:
@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 (デフォルト設定)
設定の説明: bicubic_x2 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
4.68 GiB
データセットのサイズ:
4.68 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x3
設定説明: bicubic_x3 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
4.16 GiB
データセットのサイズ:
4.16 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x4
設定の説明: bicubic_x4 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
3.97 GiB
データセットのサイズ:
3.97 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x8
設定の説明: bicubic_x8 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
3.78 GiB
データセットのサイズ:
3.78 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x2
構成の説明:unknown_x2 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
4.48 GiB
データセットのサイズ:
4.48 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x3
構成の説明:unknown_x3 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
4.10 GiB
データセットのサイズ:
4.11 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x4
構成の説明:unknown_x4 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
3.93 GiB
データセットのサイズ:
3.93 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_mild_x4
構成の説明:realical_mild_x4 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
4.00 GiB
データセットのサイズ:
4.00 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_difficult_x4
構成の説明:realistic_difficult_x4 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
3.98 GiB
データセットのサイズ:
3.99 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_wild_x4
構成の説明:realial_wild_x4 データを使用します。
ダウンロードサイズ:
4.74 GiB
データセットのサイズ:
14.62 GiB
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 3,200 |
'validation' | 100 |
- 例( tfds.as_dataframe ):