dtd

  • Description:

Le Descriptable Textures Dataset (DTD) est une collection évolutive d'images texturales à l'état sauvage, annotées d'une série d'attributs centrés sur l'humain, inspirés par les propriétés perceptives des textures. Ces données sont mises à la disposition de la communauté de vision par ordinateur à des fins de recherche.

Le "label" de chaque exemple est son "attribut clé" (voir le site officiel). La version officielle de l'ensemble de données définit une partition de validation croisée 10 fois. Nos fractionnements TRAIN/TEST/VALIDATION sont ceux du premier pli.

Diviser Exemples
'test' 1 880
'train' 1 880
'validation' 1 880
  • Caractéristiques:
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),
})

Visualisation

  • citation:
@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} }