- وصف :
Kuzushiji-MNIST هو بديل مباشر لمجموعة بيانات MNIST (تدرج رمادي 28×28، 70000 صورة)، متوفر بتنسيق MNIST الأصلي بالإضافة إلى تنسيق NumPy. نظرًا لأن MNIST تقيدنا بـ 10 فئات، فقد اخترنا شخصية واحدة لتمثيل كل صف من صفوف Hiragana العشرة عند إنشاء Kuzushiji-MNIST.
وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود
الصفحة الرئيسية : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en
كود المصدر :
tfds.image_classification.KMNIST
الإصدارات :
-
3.0.1
(افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.
-
حجم التحميل :
20.26 MiB
حجم مجموعة البيانات :
31.76 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 :
@online{clanuwat2018deep,
author = {Tarin Clanuwat and Mikel Bober-Irizar and Asanobu Kitamoto and Alex Lamb and Kazuaki Yamamoto and David Ha},
title = {Deep Learning for Classical Japanese Literature},
date = {2018-12-03},
year = {2018},
eprintclass = {cs.CV},
eprinttype = {arXiv},
eprint = {cs.CV/1812.01718},
}