- Описание :
Набор данных DIV2K: высококачественные изображения DIVerse с разрешением 2K, используемые для задач @ NTIRE (CVPR 2017 и CVPR 2018) и @ PIRM (ECCV 2018)
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
Исходный код :
tfds.datasets.div2k.BuilderВерсии :
-
2.0.0(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Автокэширование ( документация ): Нет
Структура функции :
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| час | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
| лр | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised):('lr', 'hr')Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Цитата :
@InProceedings{Agustsson_2017_CVPR_Workshops,
author = {Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu},
title = {NTIRE 2017 Challenge on Single Image Super-Resolution: Dataset and Study},
booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
url = "http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/publications/Agustsson-CVPRW-2017.pdf",
month = {July},
year = {2017}
}
div2k/bicubic_x2 (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации : использует данные bicubic_x2.
Размер загрузки :
4.68 GiBРазмер набора данных :
4.68 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x3
Описание конфигурации : использует данные bicubic_x3.
Размер загрузки :
4.16 GiBРазмер набора данных :
4.16 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x4
Описание конфигурации : использует данные bicubic_x4.
Размер загрузки :
3.97 GiBРазмер набора данных :
3.97 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x8
Описание конфигурации : Использует данные bicubic_x8.
Размер загрузки :
3.78 GiBРазмер набора данных :
3.78 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x2
Описание конфигурации : Использует данные неизвестного_x2.
Размер загрузки :
4.48 GiBРазмер набора данных :
4.48 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x3
Описание конфигурации : Использует данные неизвестного_x3.
Размер загрузки :
4.10 GiBРазмер набора данных :
4.11 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/unknown_x4
Описание конфигурации : Использует данные неизвестного_x4.
Размер загрузки :
3.93 GiBРазмер набора данных :
3.93 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_mild_x4
Описание конфигурации : Использует данныеreal_mild_x4.
Размер загрузки :
4.00 GiBРазмер набора данных :
4.00 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_difficult_x4
Описание конфигурации : Использует данныеreal_difficult_x4.
Размер загрузки :
3.98 GiBРазмер набора данных :
3.99 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_wild_x4
Описание конфигурации : Использует данныеreal_wild_x4.
Размер загрузки :
4.74 GiBРазмер набора данных :
14.62 GiBРасколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 3200 |
'validation' | 100 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):