Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

Clevr

CLEVR - это набор диагностических данных, который проверяет ряд способностей к визуальному мышлению. Он содержит минимальные предвзятости и подробные аннотации, описывающие, какие аргументы требуются для каждого вопроса.

  • Домашняя страница: https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

  • Исходный код: tfds.image.CLEVR

  • Версии:

    • 3.0.0 : Нет Замечания к выпуску.
    • 3.1.0 ( по умолчанию): Добавить вопрос / ответ текст.
  • Скачать Размер: 17.72 GiB

  • Dataset Размер: 17.75 GiB

  • Авто-кэшируются ( документация ): Нет

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 15 000
'train' 70 000
'validation' 15 000
  • Особенности:
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'objects': Sequence({
        '3d_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'color': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=8),
        'material': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
        'pixel_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'rotation': tf.float32,
        'shape': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
        'size': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    }),
    'question_answer': Sequence({
        'answer': Text(shape=(), dtype=tf.string),
        'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
})

Визуализация

  • Образец цитирования:
@inproceedings{johnson2017clevr,
  title={ {CLEVR}: A diagnostic dataset for compositional language and elementary visual reasoning},
  author={Johnson, Justin and Hariharan, Bharath and van der Maaten, Laurens and Fei-Fei, Li and Lawrence Zitnick, C and Girshick, Ross},
  booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2017}
}