- وصف :
Fashion-MNIST عبارة عن مجموعة بيانات من صور مقالة زالاندو تتكون من مجموعة تدريب مكونة من 60.000 مثال ومجموعة اختبار مكونة من 10.000 مثال. كل مثال عبارة عن صورة ذات تدرج رمادي مقاس 28 × 28، مرتبطة بتسمية من 10 فئات.
وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود
الصفحة الرئيسية : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
كود المصدر :
tfds.image_classification.FashionMNIST
الإصدارات :
-
3.0.1
(افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.
-
حجم التحميل :
29.45 MiB
حجم مجموعة البيانات :
36.42 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 60.000 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
صورة | صورة | (28، 28، 1) | uint8 | |
ملصق | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع
as_supervised
doc ):('image', 'label')
الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@article{DBLP:journals/corr/abs-1708-07747,
author = {Han Xiao and
Kashif Rasul and
Roland Vollgraf},
title = {Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning
Algorithms},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1708.07747},
year = {2017},
url = {http://arxiv.org/abs/1708.07747},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1708.07747},
timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:27 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1708-07747},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}