- คำอธิบาย :
ชุดข้อมูล Street View House Numbers (SVHN) เป็นชุดข้อมูลการจดจำตัวเลขของรูปภาพมากกว่า 600,000 หลักที่มาจากข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง รูปภาพจะถูกครอบตัดเป็น 32x32
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจในเอกสารด้วยรหัส
หน้าแรก : http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
ซอร์สโค้ด :
tfds.datasets.svhn_cropped.Builderรุ่น :
-
3.1.0(ค่าเริ่มต้น): API แยกใหม่ ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
1.47 GiBขนาดชุดข้อมูล :
1.09 GiBแคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No
แยก :
| แยก | ตัวอย่าง |
|---|---|
'extra' | 531,131 |
'test' | 26,032 |
'train' | 73,257 |
- โครงสร้างคุณสมบัติ :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
| คุณสมบัติ | ระดับ | รูปร่าง | ประเภทD | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|---|
| คุณสมบัติDict | ||||
| รหัส | ข้อความ | เชือก | ||
| ภาพ | ภาพ | (32, 32, 3) | uint8 | |
| ฉลาก | ClassLabel | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_superviseddoc ):('image', 'label')รูป ( tfds.show_examples ):
- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
"""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}
}