- وصف :
مجموعة بيانات Street View House Numbers (SVHN) عبارة عن مجموعة بيانات للتعرف على أرقام الصور تضم أكثر من 600000 صورة رقمية تأتي من بيانات العالم الحقيقي. يتم اقتصاص الصور إلى 32x32.
وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود
الصفحة الرئيسية : http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
كود المصدر :
tfds.datasets.svhn_cropped.Builder
الإصدارات :
-
3.1.0
(افتراضي): واجهة برمجة تطبيقات مقسمة جديدة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
حجم التحميل :
1.47 GiB
حجم مجموعة البيانات :
1.09 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'extra' | 531,131 |
'test' | 26,032 |
'train' | 73,257 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
بطاقة تعريف | نص | خيط | ||
صورة | صورة | (32، 32، 3) | uint8 | |
ملصق | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع
as_supervised
doc ):('image', 'label')
الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
"""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}
}