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Visual_domain_decathlon

  • विवरण:

इसमें विज़ुअल डोमेन डेकाथलॉन में उपयोग किए गए 10 डेटासेट शामिल हैं, जो पास्कल इन डिटेल वर्कशॉप चैलेंज (CVPR 2017) का हिस्सा है। इस चुनौती का लक्ष्य एक साथ दस छवि वर्गीकरण समस्याओं को हल करना है जो बहुत अलग दृश्य डोमेन के प्रतिनिधि हैं।

यहां शामिल कुछ डेटासेट TFDS में अलग डेटासेट के रूप में भी उपलब्ध हैं। हालांकि, ध्यान दें कि छवियों को विज़ुअल डोमेन डेकाथलॉन (72 पिक्सेल के छोटे आकार के लिए आइसोट्रोपिक रूप से आकार दिया गया) के लिए पूर्व-संसाधित किया गया था और इसमें अलग-अलग ट्रेन/सत्यापन/परीक्षण विभाजन हो सकते हैं। यहां हम प्रतियोगिता के लिए आधिकारिक विभाजन का उपयोग करते हैं।

@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/एयरक्राफ्ट (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िग)

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा "विमान" पर आधारित है, isotropically आकृति परिवर्तन छवियों के साथ 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 20.96 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' ३,३३३
'train' 3,334
'validation' ३,३३३
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/cifar100

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा "CIFAR -100" के आधार पर, छवियों के साथ isotropically आकार दिया 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 119.43 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 10,000
'train' 40,000
'validation' 10,000
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/daimlerpedcls

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा पर "डेमलर पैदल चलने वालों का वर्गीकरण" आधारित, isotropically आकृति परिवर्तन छवियों के साथ 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 68.35 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 19,600
'train' २३,५२०
'validation' ५,८८०
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/dtd

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा पर "वर्णनीय बनावट" आधारित, isotropically आकृति परिवर्तन छवियों के साथ 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 13.30 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,880
'train' 1,880
'validation' 1,880
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/gtsrb

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा पर "जर्मन ट्रैफिक साइन्स" आधारित, isotropically आकृति परिवर्तन छवियों के साथ 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 80.58 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 12,630
'train' 31,367
'validation' 7,842
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/imagenet12

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा "Imagenet" पर आधारित है, छवियों के साथ isotropically आकार दिया 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 6.11 GiB

  • डेटासेट का आकार: 5.24 GiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 48,238
'train' 1,232,167
'validation' 49,000
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/omniglot

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा "Omniglot" पर आधारित है, isotropically आकृति परिवर्तन छवियों के साथ 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 41.46 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 8,115
'train' १७,८५३
'validation' 6,492
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/svhn

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा पर "सड़क का दृश्य हाउस नंबर", isotropically आकार दिया 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए छवियों के साथ आधारित है।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 135.32 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 26,032
'train' 47,217
'validation' 26,040
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

Visual_domain_decathlon/ucf101

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा पर "UCF101 गतिशील छवियाँ", isotropically आकार दिया 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए छवियों के साथ आधारित है।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 19.73 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 3,783
'train' 7,585
'validation' 1,952
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

विजुअल_डोमेन_डेकैथलॉन/वीजीजी-फूल

  • कॉन्फ़िग विवरण: डाटा पर "VGG-फूल" आधारित, छवियों के साथ isotropically आकार दिया 72 पिक्सल के एक छोटे आकार के लिए।

  • डाउनलोड का आकार: 409.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 20.87 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 6,149
'train' 1,020
'validation' 1,020
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION