- Описание :
Набор данных STL-10 представляет собой набор данных распознавания изображений для разработки алгоритмов неконтролируемого изучения признаков, глубокого обучения и самообучения. Он основан на наборе данных CIFAR-10, но с некоторыми изменениями. В частности, в каждом классе меньше размеченных обучающих примеров, чем в CIFAR-10, но предоставляется очень большой набор неразмеченных примеров для изучения моделей изображений перед контролируемым обучением. Основная задача состоит в том, чтобы использовать немаркированные данные (которые поступают из похожего, но отличного от размеченных данных распределения) для построения полезного априорного анализа. Все изображения были получены из помеченных примеров на ImageNet.
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/
Исходный код :
tfds.datasets.stl10.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
2.46 GiB
Размер набора данных :
1.86 GiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 8000 |
'train' | 5000 |
'unlabelled' | 100 000 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Документация по функциям :
Характерная черта | Класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
изображение | Изображение | (96, 96, 3) | uint8 | |
этикетка | Метка класса | int64 |
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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} },
}