domaine_visuel_decathlon

• Descriptif :

Celui-ci contient les 10 jeux de données utilisés dans le Visual Domain Decathlon, dans le cadre du PASCAL in Detail Workshop Challenge (CVPR 2017). Le but de ce défi est de résoudre simultanément dix problèmes de classification d'images représentatifs de domaines visuels très différents.

Certains des ensembles de données inclus ici sont également disponibles en tant qu'ensembles de données distincts dans TFDS. Cependant, notez que les images ont été prétraitées pour le Décathlon du domaine visuel (redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels) et peuvent avoir différentes divisions train/validation/test. Ici, nous utilisons les splits officiels de la compétition.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/decathlon/

• Code source : tfds.image_classification.VisualDomainDecathlon

• Versions :

  • 1.2.0 (par défaut) : aucune note de version.

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Citation :

@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 (config par défaut)

• Description de la configuration : Données basées sur "Aircraft", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 20.96 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/cifar100

• Description de la configuration : Données basées sur "CIFAR-100", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 119.43 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/daimlerpedcls

• Description de la configuration : Données basées sur "Daimler Pedestrian Classification", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 68.35 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/dtd

• Description de la configuration : Données basées sur des "textures descriptibles", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 13.30 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/gtsrb

• Description de la configuration : Données basées sur les "panneaux de signalisation allemands", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 80.58 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/imagenet12

• Description de la configuration : Données basées sur "Imagenet", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 6.11 GiB

• Taille du jeu de données : 5.24 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/omniglot

• Description de la configuration : Données basées sur "Omniglot", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 41.46 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/svhn

• Description de la configuration : Données basées sur "Street View House Numbers", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 135.32 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/ucf101

• Description de la configuration : Données basées sur "UCF101 Dynamic Images", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 19.73 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

domaine_visuel_decathlon/vgg-fleurs

• Description de la configuration : Données basées sur "VGG-Flowers", avec des images redimensionnées de manière isotrope pour avoir une taille plus courte de 72 pixels.

• Taille du téléchargement : 409.94 MiB

• Taille du jeu de données : 20.87 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):