умный

  • Описание :

CLEVR — это диагностический набор данных, который проверяет ряд способностей визуального мышления. Он содержит минимальные предубеждения и содержит подробные аннотации, описывающие, какие аргументы требуются для каждого вопроса.

Расколоть Примеры
'test' 15 000
'train' 70 000
'validation' 15 000
  • Структура функции :
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),
    }),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
имя файла Текст нить
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) uint8
объекты Последовательность
объекты/3d_coords Тензор (3,) поплавок32
объекты/цвет Класслейбл int64
предметы/материал Класслейбл int64
объекты/pixel_coords Тензор (3,) поплавок32
объекты/вращение Тензор поплавок32
объекты/форма Класслейбл int64
объекты/размер Класслейбл int64
вопрос ответ Последовательность
вопрос_ответ/ответ Текст нить
вопрос_ответ/вопрос Текст нить

Визуализация

  • Цитата :
@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}
}