dmlab

Dmlab veri kümesi, DeepMind Lab ortamında hareket eden aracı tarafından gözlemlenen ve aracı ile ortamda bulunan çeşitli nesneler arasındaki mesafeye göre açıklama yapılan çerçeveleri içerir. Amaç, görsel bir modelin 3B ortamlarda görsel girdiden uzaklıklar hakkında akıl yürütme yeteneğini değerlendirmektir. Dmlab veri seti, 6 sınıfta 360x480 renkli görüntülerden oluşmaktadır. Sınıflar sırasıyla {yakın, uzak, çok uzak} x {olumlu ödül, olumsuz ödül}'dir.

Bölmek Örnekler
'test' 22.735
'train' 65.550
'validation' 22.628
  • Özellikler:
FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(360, 480, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=6),
})

görselleştirme

  • Citation:
@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}
                          }