imagenet_resize된

• 설명 :

이 데이터세트는 고정된 크기로 크기가 조정된 ImageNet 데이터세트로 구성됩니다. 여기에 있는 이미지는 Chrabaszcz et.에서 제공한 것입니다. 알. 상자 크기 조정 방법을 사용합니다.

비지도 학습을 위한 다운 샘플링된 ImageNet 에 대해서는 downsampled_imagenet 참조하세요.

• 추가 문서 : 코드 north_east 가 포함된 논문 탐색

• 홈페이지 : https://patrykchrabaszcz.github.io/Imagenet32/

• 소스 코드 : tfds.datasets.imagenet_resized.Builder

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): Imagenet 크기가 조정된 데이터 세트
  • 0.1.1 : 홈페이지 URL 업데이트

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('image', 'label')

• 인용 :

@article{chrabaszcz2017downsampled,
  title={A downsampled variant of imagenet as an alternative to the cifar datasets},
  author={Chrabaszcz, Patryk and Loshchilov, Ilya and Hutter, Frank},
  journal={arXiv preprint arXiv:1707.08819},
  year={2017}
}

imagenet_resize/8x8 (기본 구성)

• 구성 설명 : 이미지 크기가 8x8로 조정되었습니다.

• 다운로드 크기 : 237.11 MiB

• 데이터세트 크기 : 378.49 MiB

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_resize/16x16

• 구성 설명 : 이미지 크기가 16x16으로 조정되었습니다.

• 다운로드 크기 : 923.34 MiB

• 데이터세트 크기 : 955.67 MiB

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_resize/32x32

• 구성 설명 : 이미지 크기가 32x32로 조정되었습니다.

• 다운로드 크기 : 3.46 GiB

• 데이터세트 크기 : 2.93 GiB

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_resize/64x64

• 구성 설명 : 이미지 크기가 64x64로 조정되었습니다.

• 다운로드 크기 : 13.13 GiB

• 데이터세트 크기 : 10.29 GiB

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):