التصور : استكشف في اعرف بياناتك
الوصف :
CLEVR هي مجموعة بيانات تشخيصية تختبر مجموعة من قدرات التفكير البصري. يحتوي على حد أدنى من التحيزات ويحتوي على شروح تفصيلية تصف نوع التفكير الذي يتطلبه كل سؤال.
وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز
الصفحة الرئيسية : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/
كود المصدر :
tfds.datasets.clevr.Builder
إصدارات :
-
3.0.0
: لا توجد ملاحظات الإصدار. -
3.1.0
(افتراضي): إضافة نص سؤال / إجابة.
-
حجم التحميل :
17.72 GiB
حجم مجموعة البيانات :
17.75 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'test' | 15000 |
'train' | 70000 |
'validation' | 15000 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'objects': Sequence({
'3d_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'color': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
'material': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
'pixel_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'rotation': float32,
'shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
'size': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
}),
'question_answer': Sequence({
'answer': Text(shape=(), dtype=string),
'question': Text(shape=(), dtype=string),
}),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
اسم الملف | نص | سلسلة | ||
صورة | صورة | (لا شيء ، لا شيء ، 3) | uint8 | |
أشياء | تسلسل | |||
كائنات / 3d_coords | موتر | (3 ،) | تعويم 32 | |
الكائنات / اللون | ClassLabel | int64 | ||
الأشياء / المواد | ClassLabel | int64 | ||
كائنات / بكسل_كوردس | موتر | (3 ،) | تعويم 32 | |
الأشياء / التناوب | موتر | تعويم 32 | ||
الأشياء / الشكل | ClassLabel | int64 | ||
الأشياء / الحجم | ClassLabel | int64 | ||
جواب السؤال | تسلسل | |||
question_answer / الجواب | نص | سلسلة | ||
question_answer / سؤال | نص | سلسلة |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند
as_supervised
):None
الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@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}
}