dt

• Descrizione :

Il Describable Textures Dataset (DTD) è una raccolta in evoluzione di immagini materiche in natura, annotate con una serie di attributi incentrati sull'uomo, ispirati alle proprietà percettive delle trame. Questi dati vengono messi a disposizione della comunità della visione artificiale per scopi di ricerca.

L'"etichetta" di ogni esempio è il suo "attributo chiave" (vedi il sito ufficiale). La versione ufficiale del set di dati definisce una partizione di convalida incrociata di 10 volte. I nostri split TRAIN/TEST/VALIDATION sono quelli della prima piega.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/dtd/index.html

• Codice sorgente : tfds.image_classification.Dtd

• Versioni :

  • 3.0.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione del download : 596.28 MiB

• Dimensione del set di dati: 603.00 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@InProceedings{cimpoi14describing,
Author    = {M. Cimpoi and S. Maji and I. Kokkinos and S. Mohamed and A. Vedaldi},
Title     = {Describing Textures in the Wild},
Booktitle = {Proceedings of the {IEEE} Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition ({CVPR})},
Year      = {2014} }