- বর্ণনা :
একটি 101-লেবেল ভিডিও শ্রেণীবিভাগ ডেটাসেট।
সোর্স কোড :
tfds.video.Ucf101
সংস্করণ :
-
2.0.0
(ডিফল্ট): নতুন স্প্লিট API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ডাউনলোড সাইজ :
6.48 GiB
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):None
চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদ্ধৃতি :
@article{DBLP:journals/corr/abs-1212-0402,
author = {Khurram Soomro and
Amir Roshan Zamir and
Mubarak Shah},
title = { {UCF101:} {A} Dataset of 101 Human Actions Classes From Videos in
The Wild},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1212.0402},
year = {2012},
url = {http://arxiv.org/abs/1212.0402},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1212.0402},
timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:45 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1212-0402},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
ucf101/ucf101_1_256 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)
কনফিগার বিবরণ : 256x256 UCF প্রথম অ্যাকশন রিকগনিশন স্প্লিট সহ।
ডেটাসেটের আকার :
7.40 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'test' | ৩,৭৮৩ |
'train' | 9,537 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8)),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
লেবেল | ক্লাসলেবেল | int64 | ||
ভিডিও | ভিডিও(ছবি) | (কোনটিই নয়, 256, 256, 3) | uint8 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
ucf101/ucf101_1
কনফিগারেশনের বিবরণ : UCF অ্যাকশন রিকগনিশন স্প্লিট #1 সহ।
ডেটাসেটের আকার :
8.48 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'test' | ৩,৭৮৩ |
'train' | 9,537 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
লেবেল | ক্লাসলেবেল | int64 | ||
ভিডিও | ভিডিও(ছবি) | (কোনটিই নয়, কোনটিই নয়, 3) | uint8 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
ucf101/ucf101_2
কনফিগারেশনের বিবরণ : UCF অ্যাকশন রিকগনিশন স্প্লিট #2 সহ।
ডেটাসেটের আকার :
8.48 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'test' | ৩,৭৩৪ |
'train' | 9,586 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
লেবেল | ক্লাসলেবেল | int64 | ||
ভিডিও | ভিডিও(ছবি) | (কোনটিই নয়, কোনটিই নয়, 3) | uint8 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
ucf101/ucf101_3
কনফিগারেশনের বিবরণ : UCF অ্যাকশন রিকগনিশন স্প্লিট #3 সহ।
ডেটাসেটের আকার :
8.48 GiB
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'test' | ৩,৬৯৬ |
'train' | 9,624 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
লেবেল | ক্লাসলেবেল | int64 | ||
ভিডিও | ভিডিও(ছবি) | (কোনটিই নয়, কোনটিই নয়, 3) | uint8 |
- উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):