चतुर

• विवरण :

CLEVR एक डायग्नोस्टिक डेटासेट है जो दृश्य तर्क क्षमताओं की एक श्रृंखला का परीक्षण करता है। इसमें न्यूनतम पूर्वाग्रह हैं और प्रत्येक प्रश्न के लिए आवश्यक तर्क का वर्णन करने वाली विस्तृत टिप्पणियाँ हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.clevr.Builder

• संस्करण :

  • 3.0.0 : कोई रिलीज़ नोट नहीं।
  • 3.1.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रश्न/उत्तर पाठ जोड़ें।

• डाउनलोड आकार : 17.72 GiB

• डेटासेट का आकार : 17.75 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'objects': Sequence({
        '3d_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'color': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
        'material': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
        'pixel_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'rotation': float32,
        'shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
        'size': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    }),
    'question_answer': Sequence({
        'answer': Text(shape=(), dtype=string),
        'question': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@inproceedings{johnson2017clevr,
  title={ {CLEVR}: A diagnostic dataset for compositional language and elementary visual reasoning},
  author={Johnson, Justin and Hariharan, Bharath and van der Maaten, Laurens and Fei-Fei, Li and Lawrence Zitnick, C and Girshick, Ross},
  booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2017}
}