- विवरण :
इसमें विज़ुअल डोमेन डेकाथलॉन में उपयोग किए गए 10 डेटासेट शामिल हैं, जो पास्कल इन डिटेल वर्कशॉप चैलेंज (सीवीपीआर 2017) का हिस्सा है। इस चुनौती का लक्ष्य बहुत अलग दृश्य डोमेन के प्रतिनिधि दस छवि वर्गीकरण समस्याओं को एक साथ हल करना है।
यहां शामिल कुछ डेटासेट TFDS में अलग डेटासेट के रूप में भी उपलब्ध हैं। हालाँकि, ध्यान दें कि विज़ुअल डोमेन डेकाथलॉन के लिए छवियों को प्रीप्रोसेस किया गया था (आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार के लिए आकार दिया गया था) और अलग-अलग ट्रेन/सत्यापन/परीक्षण विभाजन हो सकते हैं। यहां हम प्रतियोगिता के लिए आधिकारिक विभाजन का उपयोग करते हैं।
स्रोत कोड :
tfds.image_classification.VisualDomainDecathlon
संस्करण :
-
1.2.0
(डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
-
पर्यवेक्षित कुंजी (
as_supervised
दस्तावेज़ देखें):('image', 'label')
उद्धरण :
@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/विमान (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)
कॉन्फिग विवरण : "विमान" पर आधारित डेटा, छवियों के आकार को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार के साथ।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
20.96 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 3,333 |
'train' | 3,334 |
'validation' | 3,333 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
विज़ुअल_डोमेन_डेकैथलॉन/सिफर100
कॉन्फ़िग विवरण : डेटा "CIFAR-100" पर आधारित है, जिसमें छवियों को 72 पिक्सेल के छोटे आकार के लिए आइसोट्रोपिक रूप से आकार दिया गया है।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
119.43 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 40,000 |
'validation' | 10,000 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
Visual_domain_decathlon/daimlerpedcls
कॉन्फिग विवरण : डेटा "डेमलर पैदल यात्री वर्गीकरण" पर आधारित है, जिसमें छवियों को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार में आकार दिया गया है।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
68.35 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 19,600 |
'train' | 23,520 |
'validation' | 5,880 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
विज़ुअल_डोमेन_डेकैथलॉन/डीटीडी
कॉन्फिग विवरण : "वर्णन योग्य बनावट" पर आधारित डेटा, छवियों के आकार को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार के साथ।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
13.30 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 1,880 |
'train' | 1,880 |
'validation' | 1,880 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
विज़ुअल_डोमेन_डेकैथलॉन/gtsrb
कॉन्फिग विवरण : "जर्मन ट्रैफिक साइन्स" पर आधारित डेटा, छवियों के आकार को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार के साथ।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
80.58 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 12,630 |
'train' | 31,367 |
'validation' | 7,842 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=43),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
विज़ुअल_डोमेन_डेकैथलॉन/इमेजनेट12
कॉन्फिग विवरण : "इमेजनेट" पर आधारित डेटा, छवियों के आकार को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार के साथ।
डाउनलोड का आकार :
6.11 GiB
डेटासेट का आकार :
5.24 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 48,238 |
'train' | 1,232,167 |
'validation' | 49,000 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
Visual_domain_decathlon/omniglot
कॉन्फिग विवरण : "ओम्निग्लोट" पर आधारित डेटा, छवियों के आकार को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार के साथ।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
41.46 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 8,115 |
'train' | 17,853 |
'validation' | 6,492 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
विज़ुअल_डोमेन_डेकैथलॉन/svhn
कॉन्फिग विवरण : डेटा "स्ट्रीट व्यू हाउस नंबर" पर आधारित है, जिसमें छवियों को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार में आकार दिया गया है।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
135.32 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 26,032 |
'train' | 47,217 |
'validation' | 26,040 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
विज़ुअल_डोमेन_डेकाथलॉन/यूसीएफ101
कॉन्फिग विवरण : डेटा "UCF101 डायनेमिक इमेज" पर आधारित है, जिसमें छवियों को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार में आकार दिया गया है।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
19.73 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 3,783 |
'train' | 7,585 |
'validation' | 1,952 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
Visual_domain_decathlon/vgg-flowers
कॉन्फिग विवरण : "वीजीजी-फ्लावर्स" पर आधारित डेटा, छवियों के आकार को आइसोट्रोपिक रूप से 72 पिक्सेल के छोटे आकार के साथ।
डाउनलोड आकार :
409.94 MiB
डेटासेट का आकार :
20.87 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 6,149 |
'train' | 1,020 |
'validation' | 1,020 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
छवि | छवि | (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) | uint8 | |
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
नाम | मूलपाठ | डोरी |
- चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):