لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

visual_domain_decathlon

  • الوصف :

يحتوي هذا على مجموعات البيانات العشر المستخدمة في Visual Domain Decathlon ، وهو جزء من PASCAL in Detail Workshop Challenge (CVPR 2017). الهدف من هذا التحدي هو حل عشر مشاكل في تصنيف الصور في وقت واحد ممثلة لمجالات بصرية مختلفة جدًا.

بعض مجموعات البيانات المدرجة هنا متاحة أيضًا كمجموعات بيانات منفصلة في TFDS. ومع ذلك ، لاحظ أن الصور قد تمت معالجتها مسبقًا لـ Visual Domain Decathlon (تم تغيير حجمها بشكل متناحي ليكون لها حجم أقصر يبلغ 72 بكسل) وقد يكون لها تقسيمات تدريب / تحقق / اختبار مختلفة. هنا نستخدم التقسيمات الرسمية للمسابقة.

@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 (التكوين الافتراضي)

  • وصف التكوين : البيانات على أساس "الطائرة" ، مع الصور التي تم تغيير حجمها بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر من 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 20.96 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 3333
'train' 3334
'validation' 3333
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / سيفار 100

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "CIFAR-100" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي إلى حجم أقصر يبلغ 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 119.43 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 10000
'train' 40000
'validation' 10000
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / daimlerpedcls

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "تصنيف المشاة Daimler" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر يبلغ 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 68.35 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 19600
'train' 23.520
'validation' 5880
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / dtd

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "مواد قابلة للوصف" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر يبلغ 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 13.30 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 1،880
'train' 1،880
'validation' 1،880
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / gtsrb

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "إشارات المرور الألمانية" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر من 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 80.58 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 12630
'train' 31367
'validation' 7842
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / imagenet12

  • وصف التكوين : البيانات على أساس "Imagenet" ، مع الصور التي تم تغيير حجمها بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر من 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 6.11 GiB

  • حجم مجموعة البيانات : 5.24 GiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 48238
'train' 1،232،167
'validation' 49000
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / omniglot

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "Omniglot" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 41.46 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 8115
'train' 17853
'validation' 6492
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / svhn

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "أرقام المنازل في التجوّل الافتراضي" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر يبلغ 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 135.32 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 26.032
'train' 47217
'validation' 26،040
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / ucf101

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "الصور الديناميكية UCF101" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي إلى حجم أقصر يبلغ 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 19.73 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 3،783
'train' 7585
'validation' 1952
  • الميزات :
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),
})

التصور

visual_domain_decathlon / vgg- الزهور

  • وصف التكوين : تستند البيانات إلى "VGG-Flowers" ، مع تغيير حجم الصور بشكل متناحي بحيث يكون حجمها أقصر 72 بكسل.

  • حجم التحميل : 409.94 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 20.87 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 6،149
'train' 1،020
'validation' 1،020
  • الميزات :
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),
})

التصور