- Tanım :
DIV2K veri kümesi: @ NTIRE (CVPR 2017 ve CVPR 2018) ve @ PIRM (ECCV 2018) zorlukları için kullanılan DIVerse 2K çözünürlüklü yüksek kaliteli görüntüler
Ana sayfa : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
Kaynak kodu :
tfds.datasets.div2k.Builder
Sürümler :
-
2.0.0
(varsayılan): Sürüm notu yok.
-
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
saat | Resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
IR | Resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):('lr', 'hr')
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Alıntı :
@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 (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x2 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.68 GiB
Veri kümesi boyutu :
4.68 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bikübik_x3
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x3 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.16 GiB
Veri kümesi boyutu :
4.16 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bikübik_x4
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.97 GiB
Veri kümesi boyutu :
3.97 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bikübik_x8
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x8 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.78 GiB
Veri kümesi boyutu :
3.78 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bilinmeyen_x2
Yapılandırma açıklaması : Bilinmeyen_x2 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.48 GiB
Veri kümesi boyutu :
4.48 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bilinmeyen_x3
Yapılandırma açıklaması : Bilinmeyen_x3 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.10 GiB
Veri kümesi boyutu :
4.11 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bilinmeyen_x4
Yapılandırma açıklaması : Bilinmeyen_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.93 GiB
Veri kümesi boyutu :
3.93 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_mild_x4
Yapılandırma açıklaması :realistic_mild_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.00 GiB
Veri kümesi boyutu :
4.00 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_difficult_x4
Yapılandırma açıklaması :realistic_difficult_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.98 GiB
Veri kümesi boyutu :
3.99 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_wild_x4
Yapılandırma açıklaması :realistic_wild_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.74 GiB
Veri kümesi boyutu :
14.62 GiB
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 3.200 |
'validation' | 100 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):