ذكي

• وصف :

CLEVR عبارة عن مجموعة بيانات تشخيصية تختبر مجموعة من قدرات التفكير البصري. فهو يحتوي على الحد الأدنى من التحيزات ويحتوي على شروح تفصيلية تصف نوع المنطق الذي يتطلبه كل سؤال.

• وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود

• الصفحة الرئيسية : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

• كود المصدر : tfds.datasets.clevr.Builder

• الإصدارات :

  • 3.0.0 : لا توجد ملاحظات الإصدار.
  • 3.1.0 (افتراضي): إضافة نص السؤال/الإجابة.

• حجم التحميل : 17.72 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 17.75 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

ينقسم	أمثلة
'test'	15000
'train'	70.000
'validation'	15000

• هيكل الميزة :

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),
    }),
})

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع D	وصف
	المميزاتDict
اسم الملف	نص		خيط
صورة	صورة	(لا شيء، لا شيء، 3)	uint8
أشياء	تسلسل
objects/3d_coords	الموتر	(3،)	float32
الكائنات / اللون	ClassLabel		int64
الأشياء / المواد	ClassLabel		int64
الكائنات/pixel_coords	الموتر	(3،)	float32
الكائنات/التناوب	الموتر		float32
الكائنات / الشكل	ClassLabel		int64
الكائنات / الحجم	ClassLabel		int64
جواب السؤال	تسلسل
question_answer/answer	نص		خيط
question_answer/question	نص		خيط

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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}
}