- বর্ণনা :
DIV2K ডেটাসেট: @ NTIRE (CVPR 2017 এবং CVPR 2018) এবং @ PIRM (ECCV 2018) চ্যালেঞ্জগুলির জন্য ব্যবহৃত বিভিন্ন 2K রেজোলিউশন উচ্চ মানের ছবি
সোর্স কোড :
tfds.datasets.div2k.Builder
সংস্করণ :
-
2.0.0
(ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।
-
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
ঘন্টা | ছবি | (কোনটিই নয়, 3) | uint8 | |
lr | ছবি | (কোনটিই নয়, 3) | uint8 |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):('lr', 'hr')
চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদ্ধৃতি :
@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 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)
কনফিগ বিবরণ : bicubic_x2 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড সাইজঃ
4.68 GiB
ডেটাসেটের আকার :
4.68 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x3
কনফিগ বিবরণ : bicubic_x3 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড সাইজ :
4.16 GiB
ডেটাসেটের আকার :
4.16 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x4
কনফিগার বিবরণ : bicubic_x4 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড আকার :
3.97 GiB
ডেটাসেটের আকার :
3.97 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x8
কনফিগার বিবরণ : bicubic_x8 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোডের আকার :
3.78 GiB
ডেটাসেটের আকার :
3.78 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x2
কনফিগার বিবরণ : অজানা_x2 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড সাইজ :
4.48 GiB
ডেটাসেটের আকার :
4.48 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x3
কনফিগার বিবরণ : অজানা_x3 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড আকার :
4.10 GiB
ডেটাসেটের আকার :
4.11 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x4
কনফিগার বিবরণ : অজানা_x4 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড আকার :
3.93 GiB
ডেটাসেটের আকার :
3.93 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_mild_x4
কনফিগারেশনের বিবরণ : বাস্তবসম্মত_মিল্ড_x4 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড আকার :
4.00 GiB
ডেটাসেটের আকার :
4.00 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_difficult_x4
কনফিগার বিবরণ : বাস্তবসম্মত_কঠিন_x4 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড সাইজ :
3.98 GiB
ডেটাসেটের আকার :
3.99 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_wild_x4
কনফিগার বিবরণ : বাস্তবসম্মত_wild_x4 ডেটা ব্যবহার করে।
ডাউনলোড সাইজঃ
4.74 GiB
ডেটাসেটের আকার :
14.62 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 3,200 |
'validation' | 100 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):