Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

clevr

  • Deskripsi :

CLEVR adalah kumpulan data diagnostik yang menguji berbagai kemampuan penalaran visual. Ini berisi bias minimal dan memiliki penjelasan rinci yang menjelaskan jenis penalaran yang dibutuhkan setiap pertanyaan.

Membagi Contoh
'test' 15.000
'train' 70.000
'validation' 15.000
  • Fitur :
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),
    }),
})
@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}
}

Visualisasi