visual_domain_decathlon

• 설명 :

여기에는 PASCAL in Detail Workshop Challenge(CVPR 2017)의 일부인 Visual Domain Decathlon에서 사용된 10개의 데이터 세트가 포함되어 있습니다. 이 챌린지의 목표는 매우 다른 시각적 영역을 대표하는 10가지 이미지 분류 문제를 동시에 해결하는 것입니다.

여기에 포함된 일부 데이터 세트는 TFDS에서 별도의 데이터 세트로도 사용할 수 있습니다. 그러나 이미지는 Visual Domain Decathlon(72픽셀의 더 짧은 크기를 갖도록 등방성으로 크기 조정됨)에 대해 사전 처리되었으며 다른 학습/검증/테스트 분할이 있을 수 있습니다. 여기서 우리는 경쟁을 위해 공식 스플릿을 사용합니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

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

• 소스 코드 : tfds.image_classification.VisualDomainDecathlon

• 버전 :

  • 1.2.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('image', 'label')

• 인용 :

@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(기본 구성)

• 구성 설명 : 이미지가 등방성으로 크기가 조정되어 더 짧은 크기인 72픽셀을 갖는 "항공기"를 기반으로 하는 데이터입니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 20.96 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/cifar100

• 구성 설명 : "CIFAR-100"을 기반으로 한 데이터로, 이미지가 등방성으로 크기가 조정되어 더 짧은 72픽셀 크기를 갖습니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 119.43 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/daimlerpedcls

• 구성 설명 : "Daimler Pedestrian Classification"을 기반으로 한 데이터로 이미지 크기가 등방성으로 조정되어 더 짧은 크기인 72픽셀을 갖습니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 68.35 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/dtd

• 구성 설명 : 이미지가 등방성으로 크기가 조정되어 더 짧은 크기인 72픽셀을 갖는 "설명 가능한 텍스처"를 기반으로 하는 데이터입니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 13.30 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/gtsrb

• 구성 설명 : "독일 교통 표지판"을 기반으로 한 데이터로 이미지 크기가 등방성으로 조정되어 더 짧은 72픽셀 크기를 갖습니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 80.58 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/imagenet12

• 구성 설명 : 이미지가 72픽셀의 더 짧은 크기를 갖도록 등방성으로 크기 조정된 이미지가 있는 "Imagenet"을 기반으로 하는 데이터입니다.

• 다운로드 크기 : 6.11 GiB

• 데이터세트 크기 : 5.24 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/옴니글롯

• 구성 설명 : "Omniglot"을 기반으로 하는 데이터로 이미지가 등방성으로 크기가 조정되어 더 짧은 72픽셀 크기를 갖습니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 41.46 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/svhn

• 구성 설명 : "Street View House Numbers"를 기반으로 한 데이터로 이미지 크기가 등방성으로 조정되어 더 짧은 크기인 72픽셀을 갖습니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 135.32 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/ucf101

• 구성 설명 : "UCF101 Dynamic Images"를 기반으로 한 데이터로, 이미지가 72픽셀의 더 짧은 크기를 갖도록 등방성으로 크기 조정되었습니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 19.73 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

visual_domain_decathlon/vgg-꽃

• 구성 설명 : "VGG-Flowers"를 기반으로 한 데이터로 이미지가 등방성으로 크기가 조정되어 더 짧은 72픽셀 크기를 갖습니다.

• 다운로드 크기 : 409.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 20.87 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):