- 説明：
ユークリッド距離を使用した近似最近傍検索用の事前トレーニングされた埋め込み。このデータセットは 2 つの分割で構成されています。
- 「データベース」: 1,000,000 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに「埋め込み」 (128 浮動小数点)、「インデックス」 (int64)、「近傍」 (空のリスト) の機能があります。
- 「テスト」: 10,000 個のデータ ポイントで構成され、それぞれに次の機能があります。「埋め込み」(128 浮動小数点)、「インデックス」(int64)、「近傍」(データベース内の最も近い近傍の「インデックス」と「距離」のリスト)。 )
ホームページ: http://corpus-texmex.irisa.fr/
ソースコード:
tfds.datasets.sift1m.Builderバージョン:
-
1.0.0(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
500.80 MiBデータセットのサイズ:
589.49 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
| スプリット | 例 |
|---|---|
'database' | 1,000,000 |
'test' | 10,000 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'embedding': Tensor(shape=(128,), dtype=float32),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Index within the split.),
'neighbors': Sequence({
'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Neighbor distance.),
'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Neighbor index.),
}),
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 埋め込み | テンソル | (128,) | float32 | |
| 索引 | スカラー | int64 | スプリット内のインデックス。 | |
| 隣人 | 順序 | 計算された近傍。テスト分割でのみ使用できます。 | ||
| 隣人/距離 | スカラー | float32 | 隣人の距離。 | |
| 近隣/インデックス | スカラー | int64 | 近隣インデックス。 |
監視キー(
as_superviseddocを参照):None図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用：
@article{jegou2010product,
title={Product quantization for nearest neighbor search},
author={Jegou, Herve and Douze, Matthijs and Schmid, Cordelia},
journal={IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence},
volume={33},
number={1},
pages={117--128},
year={2010},
publisher={IEEE}
}