Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
Набор данных Dmlab содержит кадры, наблюдаемые агентом, действующим в среде DeepMind Lab, которые аннотируются расстоянием между агентом и различными объектами, присутствующими в среде. Цель состоит в том, чтобы оценить способность визуальной модели рассуждать о расстояниях от визуального ввода в трехмерной среде. Набор данных Dmlab состоит из цветных изображений 360x480 в 6 классах. Классы {близко, далеко, очень далеко} x {положительное вознаграждение, отрицательное вознаграждение} соответственно.
Домашняя страница : https://github.com/google-research/task_adaptation
Исходный код :
tfds.image_classification.Dmlab
Версии :
-
2.0.1
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
2.81 GiB
Размер набора данных :
3.13 GiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 22 735 |
'train' | 65 550 |
'validation' | 22 628 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(360, 480, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
имя файла | Текст | нить | ||
изображение | Изображение | (360, 480, 3) | uint8 | |
этикетка | Метка класса | int64 |
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@article{zhai2019visual,
title={The Visual Task Adaptation Benchmark},
author={Xiaohua Zhai and Joan Puigcerver and Alexander Kolesnikov and
Pierre Ruyssen and Carlos Riquelme and Mario Lucic and
Josip Djolonga and Andre Susano Pinto and Maxim Neumann and
Alexey Dosovitskiy and Lucas Beyer and Olivier Bachem and
Michael Tschannen and Marcin Michalski and Olivier Bousquet and
Sylvain Gelly and Neil Houlsby},
year={2019},
eprint={1910.04867},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url = {https://arxiv.org/abs/1910.04867}
}