Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

Clevr

  • Описание :

CLEVR - это диагностический набор 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 :

    • 3.1.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.
    • 3.0.0 : Нет примечаний к выпуску.

  • Размер загружаемого 17.72 GiB : 17.72 GiB

  • Размер набора данных : 17.75 GiB

  • Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

  • Сплит :

Трещина 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),
    }),
})

  • Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): None

  • Цитата :

@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}
}

Визуализация