- Tanım :
 
DIV2K veri kümesi: @ NTIRE (CVPR 2017 ve CVPR 2018) ve @ PIRM (ECCV 2018) zorlukları için kullanılan DIVerse 2K çözünürlüklü yüksek kaliteli görüntüler
Ek Belgeler : Kodlu Makaleleri Keşfedin
Ana sayfa : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
Kaynak kodu :
tfds.datasets.div2k.BuilderSürümler :
-  
2.0.0(varsayılan): Sürüm notu yok. 
-  
 Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Özellik belgeleri :
 
| Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım | 
|---|---|---|---|---|
| ÖzelliklerDict | ||||
| saat | Resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
| IR | Resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | 
Denetlenen anahtarlar (
as_supervisedbelgesine bakın):('lr', 'hr')Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Alıntı :
@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 (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x2 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.68 GiBVeri kümesi boyutu :
4.68 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/bikübik_x3
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x3 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.16 GiBVeri kümesi boyutu :
4.16 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/bikübik_x4
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.97 GiBVeri kümesi boyutu :
3.97 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/bikübik_x8
Yapılandırma açıklaması : bicubic_x8 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.78 GiBVeri kümesi boyutu :
3.78 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/bilinmeyen_x2
Yapılandırma açıklaması : Bilinmeyen_x2 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.48 GiBVeri kümesi boyutu :
4.48 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/bilinmeyen_x3
Yapılandırma açıklaması : Bilinmeyen_x3 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.10 GiBVeri kümesi boyutu :
4.11 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/bilinmeyen_x4
Yapılandırma açıklaması : Bilinmeyen_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.93 GiBVeri kümesi boyutu :
3.93 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/realistic_mild_x4
Yapılandırma açıklaması :realistic_mild_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.00 GiBVeri kümesi boyutu :
4.00 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/realistic_difficult_x4
Yapılandırma açıklaması :realistic_difficult_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
3.98 GiBVeri kümesi boyutu :
3.99 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 800 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
div2k/realistic_wild_x4
Yapılandırma açıklaması :realistic_wild_x4 verilerini kullanır.
İndirme boyutu :
4.74 GiBVeri kümesi boyutu :
14.62 GiBBölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'train' | 3.200 | 
 'validation' | 100 | 
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):