visual_domain_decathlon

• opis :

Zawiera 10 zestawów danych używanych w Visual Domain Decathlon, część PASCAL in Detail Workshop Challenge (CVPR 2017). Celem tego wyzwania jest jednoczesne rozwiązanie dziesięciu problemów klasyfikacji obrazów reprezentujących bardzo różne domeny wizualne.

Niektóre zawarte tutaj zestawy danych są również dostępne jako osobne zestawy danych w TFDS. Należy jednak zauważyć, że obrazy zostały wstępnie przetworzone na potrzeby Visual Domain Decathlon (zmieniono rozmiar izotropowo, aby mieć krótszy rozmiar 72 pikseli) i mogą mieć różne podziały pociągu/walidacji/testu. Tutaj używamy oficjalnych podziałów na zawody.

• Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na north_east

• Strona główna : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/decathlon/

• Kod źródłowy : tfds.image_classification.VisualDomainDecathlon

• Wersje :

  • 1.2.0 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('image', 'label')

• Cytat :

@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/samolot (domyślna konfiguracja)

• Opis konfiguracji : Dane oparte na „samolocie”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 20.96 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

domena_wizualna_decathlon/cifar100

• Opis konfiguracji: Dane oparte na „CIFAR-100”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 119.43 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/daimlerpedcls

• Opis konfiguracji : Dane oparte na „Daimler Pedestrian Classification” z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar, wynoszący 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 68.35 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

domena_wizualna_decathlon/dtd

• Opis konfiguracji: Dane oparte na „opisywalnych teksturach”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 13.30 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/gtsrb

• Opis konfiguracji : Dane oparte na „niemieckich znakach drogowych”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 80.58 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=43),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

domena_wizualna_decathlon/imagenet12

• Opis konfiguracji: Dane oparte na „Imagenet”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 6.11 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 5.24 GiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/omniglot

• Opis konfiguracji: Dane oparte na „Omniglot”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 41.46 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/svhn

• Opis konfiguracji : Dane oparte na „Street View House Numbers”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 135.32 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

domena_wizualna_decathlon/ucf101

• Opis konfiguracji: Dane oparte na „obrazach dynamicznych UCF101”, z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar wynoszący 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 19.73 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/vgg-flowers

• Opis konfiguracji: Dane oparte na „VGG-Flowers” ​​z obrazami o zmniejszonym rozmiarze izotropowym, aby miały mniejszy rozmiar 72 piksele.

• Rozmiar pliku do pobrania : 409.94 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 20.87 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):