- Описание :
ImageNet-Sketch состоит из 50 889 черно-белых эскизов, по 50 для каждого из 1000 классов ImageNet. Эти изображения были изначально взяты из Google Image Search по запросу «набросок __». Было собрано 100 изображений, а затем отфильтровано вручную. Для классов с менее чем 50 хорошими изображениями дополнительные изображения были созданы путем переворачивания или поворота.
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://github.com/HaohanWang/ImageNet-Sketch
Исходный код :
tfds.datasets.imagenet_sketch.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): Первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
7.07 GiB
Размер набора данных :
7.61 GiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 50 889 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
имя файла | Текст | нить | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
этикетка | Метка класса | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}