intelligent

• Description :

CLEVR est un ensemble de données de diagnostic qui teste une gamme de capacités de raisonnement visuel. Il contient un minimum de biais et comporte des annotations détaillées décrivant le type de raisonnement requis par chaque question.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code

• Page d'accueil : https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

• Code source : tfds.datasets.clevr.Builder

• Versions :

  • 3.0.0 : Aucune note de version.
  • 3.1.0 (par défaut) : Ajouter un texte de question/réponse.

• Taille du téléchargement : 17.72 GiB

• Taille du jeu de données : 17.75 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	15 000
'train'	70 000
'validation'	15 000

• Structure des fonctionnalités :

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),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
nom de fichier	Texte		chaîne
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8
objets	Séquence
objets/3d_coords	Tenseur	(3,)	flotteur32
objets/couleur	Étiquette de classe		int64
objets/matériel	Étiquette de classe		int64
objets/pixel_coords	Tenseur	(3,)	flotteur32
objets/rotation	Tenseur		flotteur32
objets/forme	Étiquette de classe		int64
objets/taille	Étiquette de classe		int64
Question Réponse	Séquence
question_réponse/réponse	Texte		chaîne
question_réponse/question	Texte		chaîne

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@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}
}