dtd

• Deskripsi :

Dataset Tekstur yang Dapat Dideskripsikan (DTD) adalah kumpulan gambar tekstur yang berkembang di alam liar, dianotasi dengan serangkaian atribut yang berpusat pada manusia, yang terinspirasi oleh sifat perseptual tekstur. Data ini tersedia untuk komunitas visi komputer untuk tujuan penelitian.

"Label" dari setiap contoh adalah "atribut kunci" (lihat situs web resmi). Rilis resmi dari dataset mendefinisikan partisi validasi silang 10 kali lipat. Perpecahan TRAIN/TEST/VALIDATION kami adalah split pertama.

• Dokumentasi Tambahan : Jelajahi di Makalah Dengan Kode

• Beranda : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/dtd/index.html

• Kode sumber : tfds.image_classification.Dtd

• Versi :

  • 3.0.1 (default): Tidak ada catatan rilis.

• Ukuran unduhan : 596.28 MiB

• Ukuran dataset : 603.00 MiB

• Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak

• Perpecahan :

Membelah	Contoh
'test'	1.880
'train'	1.880
'validation'	1.880

• Struktur fitur :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=47),
})

• Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Dtype	Keterangan
	fiturDict
nama file	Teks		rangkaian
gambar	Gambar	(Tidak ada, Tidak ada, 3)	uint8
label	LabelKelas		int64

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): None

• Gambar ( tfds.show_examples ):

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

• Kutipan :

@InProceedings{cimpoi14describing,
Author    = {M. Cimpoi and S. Maji and I. Kokkinos and S. Mohamed and A. Vedaldi},
Title     = {Describing Textures in the Wild},
Booktitle = {Proceedings of the {IEEE} Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition ({CVPR})},
Year      = {2014} }