ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
Dmlab データセットには、エージェントと環境内に存在するさまざまなオブジェクトとの間の距離によって注釈が付けられた、DeepMind Lab 環境で動作するエージェントによって観測されたフレームが含まれています。目標は、ビジュアル モデルが 3D 環境でのビジュアル入力からの距離を推論する能力を評価することです。 Dmlab データセットは、6 つのクラスの 360x480 カラー画像で構成されています。クラスは、それぞれ {近い、遠い、非常に遠い} x {正の報酬、負の報酬} です。
ソース コード:
tfds.image_classification.Dmlab
バージョン:
-
2.0.1
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
2.81 GiB
データセットサイズ:
3.13 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 22,735 |
'train' | 65,550 |
'validation' | 22,628 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(360, 480, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ファイル名 | 文章 | ストリング | ||
画像 | 画像 | (360、480、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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}
}