- Sự miêu tả :
Tập dữ liệu DIV2K: Hình ảnh chất lượng cao có độ phân giải 2K DIVerse được sử dụng cho các thử thách @ NTIRE (CVPR 2017 và CVPR 2018) và @ PIRM (ECCV 2018)
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã
Trang chủ : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/
Mã nguồn :
tfds.datasets.div2k.BuilderPhiên bản :
-
2.0.0(mặc định): Không có ghi chú phát hành.
-
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không
Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'hr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'lr': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})
- Tài liệu tính năng :
| Tính năng | Lớp học | Hình dạng | loại D | Sự miêu tả |
|---|---|---|---|---|
| Tính năngDict | ||||
| giờ | Hình ảnh | (Không, Không, 3) | uint8 | |
| lr | Hình ảnh | (Không, Không, 3) | uint8 |
Khóa được giám sát (Xem
as_superviseddoc ):('lr', 'hr')Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Trích dẫn :
@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 (cấu hình mặc định)
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x2.
Kích thước tải xuống :
4.68 GiBKích thước tập dữ liệu :
4.68 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x3
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x3.
Kích thước tải xuống :
4.16 GiBKích thước tập dữ liệu :
4.16 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x4
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x4.
Kích thước tải xuống :
3.97 GiBKích thước tập dữ liệu :
3.97 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/bicubic_x8
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu bicubic_x8.
Kích thước tải xuống :
3.78 GiBKích thước tập dữ liệu :
3.78 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/không xác định_x2
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu không xác định_x2.
Kích thước tải xuống :
4.48 GiBKích thước tập dữ liệu :
4.48 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/không xác định_x3
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu không xác định_x3.
Kích thước tải xuống :
4.10 GiBKích thước tập dữ liệu :
4.11 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/không xác định_x4
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu không xác định_x4.
Kích thước tải xuống :
3.93 GiBKích thước tập dữ liệu :
3.93 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_mild_x4
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu thực tế_mild_x4.
Kích thước tải xuống :
4.00 GiBKích thước tập dữ liệu :
4.00 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_difficult_x4
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu thực tế_khó_x4.
Kích thước tải xuống :
3.98 GiBKích thước tập dữ liệu :
3.99 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 800 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
div2k/realistic_wild_x4
Mô tả cấu hình : Sử dụng dữ liệu thực tế_wild_x4.
Kích thước tải xuống :
4.74 GiBKích thước tập dữ liệu :
14.62 GiBChia tách :
| Tách ra | Ví dụ |
|---|---|
'train' | 3.200 |
'validation' | 100 |
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):