dmlab

Dmlab veri seti, aracı ile ortamda bulunan çeşitli nesneler arasındaki mesafe ile açıklamalı olarak DeepMind Lab ortamında hareket eden aracı tarafından gözlemlenen çerçeveleri içerir. Amaç, görsel bir modelin 3B ortamlardaki görsel girdiden uzaklıklar hakkında akıl yürütme yeteneğini değerlendirmektir. Dmlab veri seti 6 sınıfta 360x480 renkli görüntülerden oluşmaktadır. Sınıflar sırasıyla {yakın, uzak, çok uzak} x {pozitif ödül, negatif ödül} şeklindedir.

Bölmek örnekler
'test' 22.735
'train' 65.550
'validation' 22.628
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(360, 480, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
dosya adı Metin sicim
görüntü resim (360, 480, 3) uint8
etiket SınıfEtiketi int64

görselleştirme

  • Alıntı :
@article{zhai2019visual,
        title={The Visual Task Adaptation Benchmark},
        author={Xiaohua Zhai and Joan Puigcerver and Alexander Kolesnikov and
               Pierre Ruyssen and Carlos Riquelme and Mario Lucic and
               Josip Djolonga and Andre Susano Pinto and Maxim Neumann and
               Alexey Dosovitskiy and Lucas Beyer and Olivier Bachem and
               Michael Tschannen and Marcin Michalski and Olivier Bousquet and
               Sylvain Gelly and Neil Houlsby},
                              year={2019},
                              eprint={1910.04867},
                              archivePrefix={arXiv},
                              primaryClass={cs.CV},
                              url = {https://arxiv.org/abs/1910.04867}
                          }