- 説明:
Imagewang には、Imagenette と Imagewoof を組み合わせたものが含まれています。 Image网 (「イメージワン」と発音します。网は中国語で「ネット」を意味します) には、Imagenette と Imagewoof を組み合わせたものが含まれていますが、いくつかの工夫が施されており、トリッキーな半教師あり不平衡分類問題になります。
- 検証セットは Imagewoof と同じです (つまり、Imagewoof 画像の 30%)。検証セットには Imagenette 画像がありません (それらはすべてトレーニング セットにあります)
- Imagewof 画像のわずか 10% がトレーニング セットに含まれています。
- 残りは unsup (「教師なし」) ディレクトリにあり、トレーニングでそれらのラベルを使用することはできません。
- 入力するのも難しいし、言うのも難しいです。
データセットには 3 つのバリエーションがあります。
- フルサイズ
- 320ピクセル
- 160ピクセル
このデータセットは、Imagenette データセット {size} バリアントで構成されます。
追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
構成の説明: Imagewang には、Imagenette と Imagewoof が組み合わされて含まれています。
ソースコード:
tfds.datasets.imagewang.Builder
バージョン:
-
2.0.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 14,669 |
'validation' | 3,929 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):('image', 'label')
引用:
@misc{imagewang,
author = "Jeremy Howard",
title = "Imagewang",
url = "https://github.com/fastai/imagenette/"
}
imagewang/フルサイズ (デフォルト設定)
ダウンロードサイズ:
2.70 GiB
データセットのサイズ:
1.97 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
イメージワン/320px
ダウンロードサイズ:
638.80 MiB
データセットのサイズ:
460.81 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
イメージワン/160px
ダウンロードサイズ:
182.63 MiB
データセットのサイズ:
140.40 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):