downsampled_imagenet

• 説明：

2 つの解像度の画像を含むデータセット (解像度については、構成名を参照してください)。密度推定や生成モデリング実験に使用されます。

教師あり学習用にサイズ変更された ImageNet (リンク) については、 imagenet_resizedを参照してください。

• ホームページ: http://image-net.org/small/download.php

• ソースコード: tfds.datasets.downsampled_imagenet.Builder

• バージョン:

  • 2.0.0 (デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

• 機能ドキュメント:

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 引用：

@article{DBLP:journals/corr/OordKK16,
  author    = {A{"{a} }ron van den Oord and
               Nal Kalchbrenner and
               Koray Kavukcuoglu},
  title     = {Pixel Recurrent Neural Networks},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1601.06759},
  year      = {2016},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1601.06759},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1601.06759},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:29 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/OordKK16},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

downsampled_imagenet/32x32 (デフォルト設定)

• 構成の説明: 解像度 32x32 のトレーニング画像と検証画像で構成されるデータセット。

• ダウンロードサイズ: 3.98 GiB

• データセットのサイズ: 3.05 GiB

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

downsampled_imagenet/64x64

• 構成の説明: 解像度 64x64 のトレーニング画像と検証画像で構成されるデータセット。

• ダウンロードサイズ: 11.73 GiB

• データセットのサイズ: 10.80 GiB

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):