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visual_domain_decathlon

  • Descrição:

Contém os 10 conjuntos de dados usados ​​no Visual Domain Decathlon, parte do PASCAL in Detail Workshop Challenge (CVPR 2017). O objetivo deste desafio é resolver simultaneamente dez problemas de classificação de imagens representativos de domínios visuais muito diferentes.

Alguns dos conjuntos de dados incluídos aqui também estão disponíveis como conjuntos de dados separados no TFDS. No entanto, observe que as imagens foram pré-processadas para o Visual Domain Decathlon (redimensionadas isotropicamente para ter um tamanho menor de 72 pixels) e podem ter diferentes divisões de treinamento / validação / teste. Aqui usamos as divisões oficiais da competição.

@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 / aeronave (configuração padrão)

  • Configuração Descrição: Dados baseados em "aeronaves", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 20.96 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 3.333
'train' 3.334
'validation' 3.333
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / cifar100

  • Configuração Descrição: Dados baseados na "Cifar-100", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset size: 119.43 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 10.000
'train' 40.000
'validation' 10.000
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / daimlerpedcls

  • Configuração Descrição: Dados baseados na "Daimler pedonal Classificação", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 68.35 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 19.600
'train' 23.520
'validation' 5.880
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / dtd

  • Configuração Descrição: Dados baseados na "descritível Texturas", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 13.30 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 1.880
'train' 1.880
'validation' 1.880
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / gtsrb

  • Configuração Descrição: Dados baseados na "alemães sinais de trânsito", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 80.58 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 12.630
'train' 31.367
'validation' 7.842
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / imagenet12

  • Configuração Descrição: Dados baseados na "IMAGEnet", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 6.11 GiB

  • Tamanho do conjunto de dados: 5.24 GiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 48.238
'train' 1.232.167
'validation' 49.000
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / omniglot

  • Configuração Descrição: Dados baseados na "Omniglot", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 41.46 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 8.115
'train' 17.853
'validation' 6.492
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / svhn

  • A inscrição Config: Dados baseados na "Números Street View House", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 135.32 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 26.032
'train' 47.217
'validation' 26.040
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / ucf101

  • A inscrição Config: Dados baseados na "UCF101 dinâmicos Imagens", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 19.73 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 3.783
'train' 7.585
'validation' 1.952
  • Características:
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),
})

Visualização

visual_domain_decathlon / vgg-flowers

  • A inscrição Config: Dados baseados na "VGG-Flowers", com imagens redimensionadas isotropically para ter um tamanho menor de 72 pixels.

  • Tamanho do download: 409.94 MiB

  • Dataset tamanho: 20.87 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'test' 6.149
'train' 1.020
'validation' 1.020
  • Características:
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),
})

Visualização