চতুর

• বর্ণনা :

CLEVR হল একটি ডায়াগনস্টিক ডেটাসেট যা ভিজ্যুয়াল রিজনিং ক্ষমতার একটি পরিসীমা পরীক্ষা করে। এটিতে ন্যূনতম পক্ষপাত রয়েছে এবং প্রতিটি প্রশ্নের জন্য যে ধরনের যুক্তি প্রয়োজন তা বর্ণনা করে বিশদ টীকা রয়েছে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

• সোর্স কোড : tfds.datasets.clevr.Builder

• সংস্করণ :

  • 3.0.0 : কোনো রিলিজ নোট নেই।
  • 3.1.0 (ডিফল্ট): প্রশ্ন/উত্তর পাঠ্য যোগ করুন।

• ডাউনলোড সাইজ : 17.72 GiB

• ডেটাসেটের আকার : 17.75 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'objects': Sequence({
        '3d_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'color': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
        'material': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
        'pixel_coords': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'rotation': float32,
        'shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
        'size': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    }),
    'question_answer': Sequence({
        'answer': Text(shape=(), dtype=string),
        'question': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@inproceedings{johnson2017clevr,
  title={ {CLEVR}: A diagnostic dataset for compositional language and elementary visual reasoning},
  author={Johnson, Justin and Hariharan, Bharath and van der Maaten, Laurens and Fei-Fei, Li and Lawrence Zitnick, C and Girshick, Ross},
  booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2017}
}