imagenet2012_fewshot

• Описание :

Imagenet2012Fewshot — это подмножество исходного набора данных ImageNet ILSVRC 2012. Набор данных использует тот же набор проверки, что и исходный набор данных ImageNet ILSGRC 2012. Тем не менее, обучающая выборка субдискретизируется сбалансированным образом по меткам. В конфигурации 5shot отбирается 5 изображений на этикетку или 5000 изображений; а в конфигурации 10shot снимками отбирается 10 изображений на этикетку или 10000 изображений.

• Домашняя страница : http://image-net.org/

• Исходный код : tfds.datasets.imagenet2012_fewshot.Builder

• Версии :

  • 2.0.0 : Исправлены метки проверки.
  • 2.0.1 : Исправление кодировки. Никаких изменений с точки зрения пользователя.

  • 3.0.0 : исправление раскрашивания примерно на 12 изображениях (CMYK -> RGB). Исправьте формат для согласованности (конвертируйте одиночное изображение png в Jpeg). Более быстрое чтение генерации прямо из архива.

  • 4.0.0 : (неопубликовано)

  • 5.0.0 : Новый сплит API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

  • 5.0.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

  • 5.1.0 : Добавлен тестовый сплит.

• Размер загрузки : Unknown size

• Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в download_config.manual_dir (по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  manual_dir должен содержать два файла: ILSVRC2012_img_train.tar и ILSVRC2012_img_val.tar. Вам необходимо зарегистрироваться на https://image-net.org/download-images , чтобы получить ссылку для загрузки набора данных.

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Документация по функциям :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Цитата :

@article{ILSVRC15,
  Author = {Olga Russakovsky and Jia Deng and Hao Su and Jonathan Krause and Sanjeev Satheesh and Sean Ma and Zhiheng Huang and Andrej Karpathy and Aditya Khosla and Michael Bernstein and Alexander C. Berg and Li Fei-Fei},
  Title = { {ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge} },
  Year = {2015},
  journal   = {International Journal of Computer Vision (IJCV)},
  doi = {10.1007/s11263-015-0816-y},
  volume={115},
  number={3},
  pages={211-252}
}

imagenet2012_fewshot/1shot (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : 1 снимок всего тренировочного набора ImageNet.

• Размер набора данных : 6.46 GiB

• Сплиты :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

imagenet2012_fewshot/5shot

• Описание конфигурации : 5 снимков всего обучающего набора ImageNet.

• Размер набора данных : 6.88 GiB

• Сплиты :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

imagenet2012_fewshot/10shot

• Описание конфигурации : 10 снимков всего обучающего набора ImageNet.

• Размер набора данных : 7.42 GiB

• Сплиты :

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):