- 설명 :
Kuzushiji-MNIST는 MNIST 데이터세트(28x28 회색조, 70,000개 이미지)를 즉시 대체하며 원래 MNIST 형식과 NumPy 형식으로 제공됩니다. MNIST에서는 클래스를 10개로 제한하므로 Kuzushiji-MNIST를 만들 때 히라가나의 10개 행 각각을 나타내는 문자 하나를 선택했습니다.
추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색
소스 코드 :
tfds.image_classification.KMNIST
버전 :
-
3.0.1
(기본값): 릴리스 노트가 없습니다.
-
다운로드 크기 :
20.26 MiB
데이터세트 크기 :
31.76 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 60,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (28, 28, 1) | uint8 | |
상표 | 클래스 라벨 | 정수64 |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):('image', 'label')
그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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},
}