- 説明:
STL-10 データセットは、教師なし特徴学習、深層学習、独学学習アルゴリズムを開発するための画像認識データセットです。 CIFAR-10 データセットに触発されていますが、いくつかの変更が加えられています。特に、各クラスのラベル付きトレーニング例は CIFAR-10 よりも少なくなりますが、教師ありトレーニングの前に画像モデルを学習するために、ラベルなしサンプルの非常に大きなセットが提供されます。主な課題は、ラベル付けされていないデータ (ラベル付けされたデータと類似しているが異なる分布に由来する) を利用して、有用な事前確率を構築することです。すべての画像は、ImageNet のラベル付きの例から取得されました。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.datasets.stl10.Builder
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
2.46 GiB
データセットサイズ:
1.86 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 8,000 |
'train' | 5,000 |
'unlabelled' | 100,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (96, 96, 3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@inproceedings{coates2011stl10,
title={ {An Analysis of Single Layer Networks in Unsupervised Feature Learning} },
author={Coates, Adam and Ng, Andrew and Lee, Honglak},
booktitle={AISTATS},
year={2011},
note = {\url{https://cs.stanford.edu/~acoates/papers/coatesleeng_aistats_2011.pdf} },
}