visual_domain_decathlon

• 説明:

これには、PASCAL in Detail Workshop Challenge (CVPR 2017) の一部である Visual Domain Decathlon 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 個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 の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 (72 ピクセルの短いサイズになるように等方的にサイズ変更) 用に前処理されており、トレーニング/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、競技用の公式スプリットを使用します。

• 追加のドキュメント:コードnorth_eastを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/decathlon/

• ソース コード: tfds.image_classification.VisualDomainDecathlon

• バージョン:

  • 1.2.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')

• 引用：

@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)

• 構成の説明: 「航空機」に基づくデータで、画像は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ります。

• ダウンロードサイズ: 409.94 MiB

• データセットサイズ: 20.96 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/cifar100

• 構成の説明: 「CIFAR-100」に基づくデータで、画像は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ります。

• 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

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/daimlerpedcls

• 構成の説明: 「Daimler Pedestrian Classification」に基づくデータ。画像は等方的にサイズ変更され、72 ピクセルの短いサイズになります。

• ダウンロードサイズ: 409.94 MiB

• データセットのサイズ: 68.35 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/dtd

• 構成の説明: 「記述可能なテクスチャ」に基づくデータ。画像は等方的にサイズ変更され、72 ピクセルの短いサイズになります。

• ダウンロードサイズ: 409.94 MiB

• データセットのサイズ: 13.30 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/gtsrb

• 構成の説明: 「ドイツの交通標識」に基づくデータで、画像は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ります。

• ダウンロードサイズ: 409.94 MiB

• データセットのサイズ: 80.58 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=43),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/imagenet12

• 構成の説明: 「Imagenet」に基づくデータで、画像は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ります。

• ダウンロードサイズ: 6.11 GiB

• データセットサイズ: 5.24 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/オムニグロット

• 構成の説明: 「Omniglot」に基づくデータで、画像は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ります。

• ダウンロードサイズ: 409.94 MiB

• データセットのサイズ: 41.46 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/svhn

• 構成の説明: 「Street View House Numbers」に基づくデータ。画像は等方的にサイズ変更され、72 ピクセルの短いサイズになります。

• 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

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/ucf101

• 構成の説明: 「UCF101 Dynamic Images」に基づくデータで、画像は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ります。

• ダウンロードサイズ: 409.94 MiB

• データセットサイズ: 19.73 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/vgg-flowers

• 構成の説明: 「VGG-Flowers」に基づくデータで、画像は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ります。

• ダウンロードサイズ: 409.94 MiB

• データセットサイズ: 20.87 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):