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dtd

  • Beschreibung :

Der Describable Textures Dataset (DTD) ist eine sich entwickelnde Sammlung von Strukturbildern in freier Wildbahn, die mit einer Reihe von menschenzentrierten Attributen versehen sind, die von den Wahrnehmungseigenschaften von Texturen inspiriert sind. Diese Daten werden der Computer Vision Community zu Forschungszwecken zur Verfügung gestellt.

Das "Label" jedes Beispiels ist sein "Schlüsselattribut" (siehe offizielle Website). Die offizielle Version des Datensatzes definiert eine 10-fache Kreuzvalidierungspartition. Unsere TRAIN / TEST / VALIDATION-Splits sind die der ersten Falte.

Teilt Beispiele
'test' 1,880
'train' 1,880
'validation' 1,880
  • Eigenschaften :
 FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=47),
})
 
 @InProceedings{cimpoi14describing,
Author    = {M. Cimpoi and S. Maji and I. Kokkinos and S. Mohamed and A. Vedaldi},
Title     = {Describing Textures in the Wild},
Booktitle = {Proceedings of the {IEEE} Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition ({CVPR})},
Year      = {2014} }
 

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