- Описание :
CLEVR - это диагностический набор данных, который проверяет ряд способностей к визуальному мышлению. Он содержит минимальные предвзятости и подробные аннотации, описывающие, какие аргументы требуется для каждого вопроса.
Домашняя страница : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/
Исходный код :
tfds.image.CLEVR
Версии :
-
3.0.0
: Нет примечаний к выпуску. -
3.1.0
(по умолчанию): добавить текст вопроса / ответа.
-
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}
}
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):