การ สร้างภาพ : สำรวจใน Know Your Data
คำอธิบาย :
ชุดข้อมูล Dmlab ประกอบด้วยเฟรมที่สังเกตโดยเอเจนต์ที่ทำงานในสภาพแวดล้อม DeepMind Lab ซึ่งมีคำอธิบายประกอบตามระยะห่างระหว่างเอเจนต์กับวัตถุต่างๆ ที่มีอยู่ในสภาพแวดล้อม เป้าหมายคือเพื่อประเมินความสามารถของโมเดลภาพในการให้เหตุผลเกี่ยวกับระยะห่างจากอินพุตภาพในสภาพแวดล้อม 3 มิติ ชุดข้อมูล Dmlab ประกอบด้วยภาพสีขนาด 360x480 ใน 6 คลาส คลาสคือ {close, far, very far} x {positive reward, negative reward} ตามลำดับ
หน้าแรก : https://github.com/google-research/task_adaptation
รหัสที่มา :
tfds.image_classification.Dmlab
รุ่น :
-
2.0.1
(ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
2.81 GiB
ขนาดชุดข้อมูล :
3.13 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'test' | 22,735 |
'train' | 65,550 |
'validation' | 22,628 |
- โครงสร้างคุณลักษณะ :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(360, 480, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
ชื่อไฟล์ | ข้อความ | สตริง | ||
ภาพ | ภาพ | (360, 480, 3) | uint8 | |
ฉลาก | ป้ายกำกับคลาส | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):('image', 'label')
รูป ( tfds.show_examples ):
- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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}
}