- 説明:
これには、PASCAL in Detail Workshop Challenge (CVPR 2017) の一部である Visual Domain Decathlon で使用される 10 個のデータセットが含まれています。この課題の目標は、非常に異なる視覚領域を代表する 10 個の画像分類問題を同時に解決することです。
ここに含まれるデータセットの一部は、TFDS の個別のデータセットとしても利用できます。ただし、画像は Visual Domain Decathlon (72 ピクセルの短いサイズになるように等方的にサイズ変更) 用に前処理されており、トレーニング/検証/テストの分割が異なる場合があることに注意してください。ここでは、競技用の公式スプリットを使用します。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
バージョン:
-
1.2.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
引用:
@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/aircraft (デフォルト設定)
構成の説明: 「航空機」に基づくデータで、画像は等方的にサイズ変更されて 72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットサイズ:
20.96 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 3,333 |
'train' | 3,334 |
'validation' | 3,333 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/cifar100
構成の説明: 「CIFAR-100」に基づくデータで、画像は等方的にサイズ変更されて 72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットのサイズ:
119.43 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 40,000 |
'validation' | 10,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/daimlerpedcls
構成の説明: 「Daimler Pedestrian Classification」に基づくデータ。画像は等方的にサイズ変更され、72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットのサイズ:
68.35 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 19,600 |
'train' | 23,520 |
'validation' | 5,880 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/dtd
構成の説明: 「記述可能なテクスチャ」に基づくデータ。画像は等方的にサイズ変更され、72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットのサイズ:
13.30 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 1,880 |
'train' | 1,880 |
'validation' | 1,880 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/gtsrb
構成の説明: 「ドイツの交通標識」に基づくデータで、画像は等方的にサイズ変更されて 72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットのサイズ:
80.58 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 12,630 |
'train' | 31,367 |
'validation' | 7,842 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=43),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/imagenet12
構成の説明: 「Imagenet」に基づくデータで、画像は等方的にサイズ変更されて 72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
6.11 GiB
データセットサイズ:
5.24 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 48,238 |
'train' | 1,232,167 |
'validation' | 49,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/オムニグロット
構成の説明: 「Omniglot」に基づくデータで、画像は等方的にサイズ変更されて 72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットのサイズ:
41.46 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 8,115 |
'train' | 17,853 |
'validation' | 6,492 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/svhn
構成の説明: 「Street View House Numbers」に基づくデータ。画像は等方的にサイズ変更され、72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットのサイズ:
135.32 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 26,032 |
'train' | 47,217 |
'validation' | 26,040 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/ucf101
構成の説明: 「UCF101 Dynamic Images」に基づくデータで、画像は等方的にサイズ変更されて 72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットサイズ:
19.73 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 3,783 |
'train' | 7,585 |
'validation' | 1,952人 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
visual_domain_decathlon/vgg-flowers
構成の説明: 「VGG-Flowers」に基づくデータで、画像は等方的にサイズ変更されて 72 ピクセルの短いサイズになります。
ダウンロードサイズ:
409.94 MiB
データセットサイズ:
20.87 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 6,149 |
'train' | 1,020 |
'validation' | 1,020 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=102),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
名前 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):