영리한

• 시각화 : Know Your Data에서 탐색 north_east

• 설명 :

CLEVR은 다양한 시각적 추론 능력을 테스트하는 진단 데이터 세트입니다. 여기에는 최소한의 편견이 포함되어 있으며 각 질문에 필요한 추론의 종류를 설명하는 자세한 주석이 있습니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

• 소스 코드 : tfds.datasets.clevr.Builder

• 버전 :

  • 3.0.0 : 릴리스 노트가 없습니다.
  • 3.1.0 (기본값): 질문/답변 텍스트를 추가합니다.

• 다운로드 크기 : 17.72 GiB

• 데이터세트 크기 : 17.75 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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),
    }),
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}