Visualización : Explore en Know Your Data
Descripción :
CLEVR es un conjunto de datos de diagnóstico que prueba una variedad de habilidades de razonamiento visual. Contiene sesgos mínimos y tiene anotaciones detalladas que describen el tipo de razonamiento que requiere cada pregunta.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio: https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/
Código fuente :
tfds.datasets.clevr.Builder
Versiones :
-
3.0.0
: Sin notas de la versión. -
3.1.0
(predeterminado): Agregar texto de pregunta/respuesta.
-
Tamaño de descarga :
17.72 GiB
Tamaño del conjunto de datos :
17.75 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 15,000 |
'train' | 70.000 |
'validation' | 15,000 |
- Estructura de características :
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),
}),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
Nombre del archivo | Texto | cuerda | ||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
objetos | Secuencia | |||
objetos/3d_coords | Tensor | (3,) | flotar32 | |
objetos/color | Etiqueta de clase | int64 | ||
objetos/material | Etiqueta de clase | int64 | ||
objetos/pixel_coords | Tensor | (3,) | flotar32 | |
objetos/rotación | Tensor | flotar32 | ||
objetos/forma | Etiqueta de clase | int64 | ||
objetos/tamaño | Etiqueta de clase | int64 | ||
pregunta respuesta | Secuencia | |||
pregunta_respuesta/respuesta | Texto | cuerda | ||
pregunta_respuesta/pregunta | Texto | cuerda |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@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}
}