ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

dtd

  • รายละเอียด:

Describable Textures Dataset (DTD) คือคอลเล็กชันภาพพื้นผิวที่พัฒนาขึ้นโดยธรรมชาติ โดยมีคำอธิบายประกอบเป็นชุดของคุณลักษณะที่มนุษย์เป็นศูนย์กลาง ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากคุณสมบัติด้านการรับรู้ของพื้นผิว ข้อมูลนี้มีให้สำหรับชุมชนคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อการวิจัย

"ป้ายกำกับ" ของแต่ละตัวอย่างคือ "แอตทริบิวต์หลัก" (ดูเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ) การเปิดตัวชุดข้อมูลอย่างเป็นทางการกำหนดพาร์ติชั่นการตรวจสอบข้าม 10 เท่า การแบ่ง TRAIN/TEST/VALIDATION ของเราเป็นการพับครึ่งแรก

แยก ตัวอย่าง
'test' 1,880
'train' 1,880
'validation' 1,880
  • คุณสมบัติ:
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),
})

การสร้างภาพ

  • อ้างอิง:
@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} }