visual_domain_decathlon

• Açıklama :

Bu, PASCAL in Detail Workshop Challenge'ın (CVPR 2017) bir parçası olan Visual Domain Decathlon'da kullanılan 10 veri setini içerir. Bu zorluğun amacı, çok farklı görsel alanları temsil eden on görüntü sınıflandırma problemini aynı anda çözmektir.

Burada yer alan bazı veri kümeleri, TFDS'de ayrı veri kümeleri olarak da mevcuttur. Bununla birlikte, görüntülerin Visual Domain Decathlon için önceden işlendiğine (72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olmak için izotropik olarak yeniden boyutlandırıldığına) ve farklı eğitim/doğrulama/test bölümlerine sahip olabileceğine dikkat edin. Burada yarışma için resmi bölmeleri kullanıyoruz.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

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

• Kaynak kodu : tfds.image_classification.VisualDomainDecathlon

• sürümler :

  • 1.2.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Alıntı :

@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 (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : Görüntüler izotropik olarak 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde yeniden boyutlandırılan "Uçak"a dayalı veriler.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 20.96 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/cifar100

• Yapılandırma açıklaması : Veriler "CIFAR-100"e dayalıdır ve görüntüler izotropik olarak 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde yeniden boyutlandırılmıştır.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 119.43 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/daimlerpedcls

• Yapılandırma açıklaması : "Daimler Yaya Sınıflandırması"na dayalı veriler, görüntülerin 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olması için izotropik olarak yeniden boyutlandırılması.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 68.35 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/dtd

• Yapılandırma açıklaması : Görüntülerin izotropik olarak 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde yeniden boyutlandırıldığı "Tanımlanabilir Dokular"a dayalı veriler.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 13.30 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/gtsrb

• Yapılandırma açıklaması : "Alman Trafik İşaretlerine" dayalı veriler, görüntülerin 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olması için izotropik olarak yeniden boyutlandırılması.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 80.58 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/imagenet12

• Yapılandırma açıklaması : "Imagenet" tabanlı veriler, görüntülerin izotropik olarak 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde yeniden boyutlandırılması.

• İndirme boyutu : 6.11 GiB

• Veri kümesi boyutu : 5.24 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/omniglot

• Yapılandırma açıklaması : Görüntülerin izotropik olarak 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde yeniden boyutlandırıldığı "Omniglot"a dayalı veriler.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 41.46 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/svhn

• Yapılandırma açıklaması : Veriler, "Sokak Görünümü Ev Numaraları"na dayalıdır ve resimler izotropik olarak 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde yeniden boyutlandırılmıştır.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 135.32 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/ucf101

• Yapılandırma açıklaması : Veriler, "UCF101 Dinamik Görüntüler"e dayalıdır ve görüntüler, 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde izotropik olarak yeniden boyutlandırılmıştır.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 19.73 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

görsel_domain_decathlon/vgg-çiçekler

• Yapılandırma açıklaması : "VGG-Flowers"a dayalı veriler, 72 piksellik daha kısa bir boyuta sahip olacak şekilde izotropik olarak yeniden boyutlandırılan görüntüler.

• İndirme boyutu : 409.94 MiB

• Veri kümesi boyutu : 20.87 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):