- বর্ণনা :
স্ট্রীট ভিউ হাউস নম্বর (SVHN) ডেটাসেট হল একটি ইমেজ ডিজিট রিকগনিশন ডেটাসেট যা বাস্তব বিশ্বের ডেটা থেকে আসা 600,000-এর বেশি অঙ্কের ছবি। ছবিগুলি 32x32 এ ক্রপ করা হয়েছে৷
সোর্স কোড :
tfds.datasets.svhn_cropped.Builder
সংস্করণ :
-
3.0.0
(ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই। -
3.1.0
: নতুন স্প্লিট API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ডাউনলোড আকার :
1.47 GiB
ডেটাসেটের আকার :
Unknown size
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): অজানা
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'extra' | 531,131 |
'test' | 26,032 |
'train' | 73,257 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
ইমেজ | ছবি | (৩২, ৩২, ৩) | uint8 | |
লেবেল | ক্লাসলেবেল | int64 |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):('image', 'label')
চিত্র ( tfds.show_examples ):
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
"""Street View House Numbers (SVHN) Dataset, cropped version."""
@article{Netzer2011,
author = {Netzer, Yuval and Wang, Tao and Coates, Adam and Bissacco, Alessandro and Wu, Bo and Ng, Andrew Y},
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems ({NIPS})},
title = {Reading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature Learning},
year = {2011}
}