akıllı

• Tanım :

CLEVR, çeşitli görsel muhakeme yeteneklerini test eden bir tanısal veri kümesidir. Minimum düzeyde önyargı içerir ve her sorunun gerektirdiği akıl yürütme türünü açıklayan ayrıntılı açıklamalara sahiptir.

• Ek Belgeler : north_east Kodlu Makaleleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

• Kaynak kodu : tfds.datasets.clevr.Builder

• Sürümler :

  • 3.0.0 : Sürüm notu yok.
  • 3.1.0 (varsayılan): Soru/cevap metni ekleyin.

• İndirme boyutu : 17.72 GiB

• Veri kümesi boyutu : 17.75 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

• Özellik yapısı :

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),
    }),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}