- 説明:
ImageNet-Sketch は、1000 個の ImageNet クラスごとに 50 個ずつ、50,889 個の白黒のスケッチ イメージで構成されています。これらの画像は、もともと Google 画像検索から「__ のスケッチ」で収集されたものです。 100 枚の画像が収集され、手動でフィルター処理されました。良好な画像が 50 未満のクラスでは、反転または回転によって追加の画像が作成されました。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
7.07 GiB
データセットサイズ:
7.61 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 50,889 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ファイル名 | 文章 | ストリング | ||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@inproceedings{wang2019learning,
title={Learning Robust Global Representations by Penalizing Local Predictive Power},
author={Wang, Haohan and Ge, Songwei and Lipton, Zachary and Xing, Eric P},
booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
pages={10506--10518},
year={2019}
}