- विवरण :
कुज़ुशीजी-एमएनआईएसटी एमएनआईएसटी डेटासेट (28x28 ग्रेस्केल, 70,000 छवियां) के लिए एक ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन है, जो मूल एमएनआईएसटी प्रारूप के साथ-साथ एक न्यूमपी प्रारूप में प्रदान किया गया है। चूंकि एमएनआईएसटी हमें 10 वर्गों तक सीमित रखता है, इसलिए हमने कुज़ुशिजी-एमएनआईएसटी बनाते समय हीरागाना की 10 पंक्तियों में से प्रत्येक का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक चरित्र चुना।
मुखपृष्ठ : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en
स्रोत कोड :
tfds.image_classification.KMNIST
संस्करण :
-
3.0.1
(डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
-
डाउनलोड आकार :
20.26 MiB
डेटासेट का आकार :
31.76 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 60,000 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
छवि | छवि | (28, 28, 1) | uint8 | |
लेबल | क्लास लेबल | int64 |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):('image', 'label')
चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
- उद्धरण :
@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},
}