HyperAI超神経

DAQUAR 現実世界画像の質問と回答のデータセット

特色图像

DAQUAR の正式名称は DTaset for QUEstion Answering on Real-world image で、画像に関する人間の質問応答のためのデータセットです。このデータ セットの画像は NYU-Depth v2 データ セットから取得されており、すべて屋内シーンの RGBD 画像であり、そのうち 795 枚がトレーニングに使用され、654 枚がテストに使用されます。 DAQUAR には、自動的に生成される質問と手動で注釈が付けられる質問と回答のペアの 2 つの主なタイプがあります。

DAQUAR.torrent
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  • DAQUAR/
    • README.md
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    • README.txt
      2.4 KB
      • data/
          • Consensus data on DAQUAR/
            • human_answers-consensus
              827.56 KB
          • DAQUAR builds upon NYU Depth v2 by N. Silberman et.al./
            • nyu_depth_images.tar
              411.98 MB
          • Full DAQUAR (all classes)/
            • qa.894.raw.test.txt
              412.32 MB
            • qa.894.raw.train.txt
              412.72 MB
            • qa.894.raw.txt
              413.46 MB
            • test.txt
              413.46 MB
            • train.txt
              413.47 MB
          • Metrics measuring performance/
            • calculate_wups.py
              413.48 MB
            • compute_consensus.py
              413.48 MB
            • gt_questions.txt
              413.48 MB
            • pred_answers.txt
              413.48 MB
          • Reduced DAQUAR (37 classes and 25 test images)/
            • qa.37.raw.reduced.test.txt
              413.5 MB
            • qa.37.raw.train.txt
              413.72 MB
            • qa.37.raw.txt
              414.12 MB
            • sampled_test_names.txt
              414.12 MB