Visual_domain_decathlon

  • 説明

これには、PASCAL in Detail Workshop Challenge(CVPR 2017)の一部であるVisual DomainDecathlonで使用される10個のデータセットが含まれています。この課題の目標は、非常に異なる視覚領域を代表する10の画像分類問題を同時に解決することです。

ここに含まれるデータセットの一部は、TFDSで個別のデータセットとしても利用できます。ただし、画像はVisual Domain Decathlon用に前処理されており(等方的にサイズ変更されて72ピクセルの短いサイズになっています)、トレイン/検証/テストの分割が異なる場合があることに注意してください。ここでは、公式のスプリットを使用して競技を行います。

@ONLINE{hakanbilensylvestrerebuffitomasjakab2017,
    author = "Hakan Bilen, Sylvestre Rebuffi, Tomas Jakab",
    title  = "Visual Domain Decathlon",
    year   = "2017",
    url    = "https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/decathlon/"
}

Visual_domain_decathlon / aircraft(デフォルト設定)

  • コンフィグの説明:データ「航空機」に基づいて、等方的にリサイズした画像では、72個のピクセルの短いサイズを持っています。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットサイズ20.96 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 3,333
'train' 3,334
'validation' 3,333
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=100),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

visual_domain_decathlon / cifar100

  • 設定の説明:データ「CIFAR-100」に基づいて、画像とは、72個のピクセルの短い寸法を有するように等方的にリサイズ。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットのサイズ119.43 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 10,000
'train' 40,000
'validation' 10,000
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=100),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

visual_domain_decathlon / daimlerpedcls

  • コンフィグの説明:データ「ダイムラー歩行者の分類」に基づいて、等方的にリサイズした画像では、72個のピクセルの短いサイズを持っています。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットサイズ68.35 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 19,600
'train' 23,520
'validation' 5,880
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

Visual_domain_decathlon / dtd

  • コンフィグの説明:データ「記述可能なテクスチャ」をもとに、等方的にリサイズした画像では、72個のピクセルの短いサイズを持っています。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットサイズ13.30 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 1,880
'train' 1,880
'validation' 1,880
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=47),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

visual_domain_decathlon / gtsrb

  • コンフィグの説明:イメージで、「ドイツの交通標識」に基づいたデータは、72個のピクセルの短い大きさを持つように等方的にリサイズ。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットサイズ80.58 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 12,630
'train' 31,367
'validation' 7,842
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=43),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

Visual_domain_decathlon / imagenet12

  • コンフィグの説明:データ「Imagenet」に基づいて、画像には、72個のピクセルの短い大きさを持つように等方的にリサイズ。

  • ダウンロードサイズ6.11 GiB

  • データセットサイズ5.24 GiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):いいえ

  • スプリット

スプリット
'test' 48,238
'train' 1,232,167
'validation' 49,000
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

visual_domain_decathlon / omniglot

  • コンフィグの説明:データ「Omniglot」に基づいて、等方的にリサイズした画像では、72個のピクセルの短いサイズを持っています。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットサイズ41.46 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 8,115
'train' 17,853
'validation' 6,492
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1623),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

visual_domain_decathlon / svhn

  • コンフィグの説明:データの画像は72個のピクセルの短い大きさを持つように等方的にリサイズして、「ストリートビューハウス番号」に基づきます。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットのサイズ135.32 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 26,032
'train' 47,217
'validation' 26,040
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

Visual_domain_decathlon / ucf101

  • コンフィグの説明:画像を「UCF101動的イメージ」に基づいたデータは、72個のピクセルの短い大きさを持つように等方的にリサイズ。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットサイズ19.73 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 3,783
'train' 7,585
'validation' 1,952
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化

Visual_domain_decathlon / vgg-花

  • コンフィグの説明:イメージで、「VGG-の花」に基づいたデータは、72個のピクセルの短い大きさを持つように等方的にリサイズ。

  • ダウンロードサイズ409.94 MiB

  • データセットサイズ20.87 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'test' 6,149
'train' 1,020
'validation' 1,020
  • 特長
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=102),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

視覚化