imagenet2012_fewshot

  • Açıklama :

Imagenet2012Fewshot, orijinal ImageNet ILSVRC 2012 veri kümesinin bir alt kümesidir. Veri kümesi, orijinal ImageNet ILSVRC 2012 veri kümesiyle aynı doğrulama kümesini paylaşır. Bununla birlikte, eğitim seti, etiket dengeli bir şekilde alt örneklenir. 5 5shot konfigürasyonunda, etiket başına 5 görüntü veya 5000 görüntü örneklenir; ve 10 10shot konfigürasyonunda, etiket başına 10 görüntü veya 10000 görüntü örneklenir.

  • Ana sayfa : http://image-net.org/

  • Kaynak kodu : tfds.image_classification.Imagenet2012Fewshot

  • Sürümler :

    • 2.0.0 : Doğrulama etiketlerini düzeltin.
    • 2.0.1 : Kodlama düzeltmesi. Kullanıcı açısından herhangi bir değişiklik yok.
    • 3.0.0 : ~12 görüntüde renklendirmeyi düzeltin (CMYK -> RGB). Tutarlılık için formatı düzeltin (tek png görüntüsünü Jpeg'e dönüştürün). Doğrudan arşivden daha hızlı nesil okuma.

    • 4.0.0 : (yayınlanmadı)

    • 5.0.0 : Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

    • 5.0.1 (varsayılan): Sürüm notu yok.

    • 5.1.0 : Test bölümü eklendi.

  • İndirme boyutu : Unknown size

  • Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri download_config.manual_dir içine manuel olarak download_config.manual_dir gerektirir (varsayılanı ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    manual_dir iki dosya içermelidir: ILSVRC2012_img_train.tar ve ILSVRC2012_img_val.tar. Veri setini indirme bağlantısını almak için https://image-net.org/download-images adresinden kayıt olmanız gerekmektedir.

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

  • Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
dosya adı Metin tf.string
resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
etiket sınıf etiketi tf.int64
@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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : Toplam ImageNet eğitim setinin 1 çekimi.

  • Veri kümesi boyutu : 6.46 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 1.000
'tune' 1.000
'validation' 50.000

görselleştirme

imagenet2012_fewshot/5shot

  • Yapılandırma açıklaması : Toplam ImageNet eğitim setinin 5 çekimi.

  • Veri kümesi boyutu : 6.88 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 5.000
'tune' 1.000
'validation' 50.000

görselleştirme

imagenet2012_fewshot/10shot

  • Yapılandırma açıklaması : Toplam ImageNet eğitim setinin 10 çekimi.

  • Veri kümesi boyutu : 7.42 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 10.000
'tune' 1.000
'validation' 50.000

görselleştirme