imagenet2012_real

• 시각화 : Know Your Data에서 탐색 north_east

• 설명 :

이 데이터 세트에는 "Are we done with ImageNet" 논문의 새로운 "Re-Assessed"(ReaL) 레이블 세트로 보강된 ILSVRC-2012(ImageNet) 검증 이미지가 포함되어 있습니다( https://arxiv.org/abs/2006.07159 참조). 레이블은 향상된 프로토콜을 사용하여 수집되므로 다중 레이블 및 보다 정확한 주석이 생성됩니다.

중요 참고 사항: 약 3500개의 예에는 레이블이 포함되어 있지 않으므로 정확도를 계산할 때 평균에서 제외 해야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 가능한 방법은 다음 NumPy 코드를 사용하는 것입니다.

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)

• 홈페이지 : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet

• 소스코드 : tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스

• 다운로드 크기 : 379.37 KiB

• 데이터세트 크기 : 6.25 GiB

• 수동 다운로드 지침 : 이 데이터 세트는 원본 데이터를 download_config.manual_dir 에 수동으로 다운로드해야 합니다(기본값은 ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ).
  manual_dir에는 ILSVRC2012_img_val.tar 파일이 있어야 합니다. 데이터 세트를 다운로드할 수 있는 링크를 받으려면 http://www.image-net.org/download-images 에 등록해야 합니다.

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('image', 'real_label')

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@article{beyer2020imagenet,
  title={Are we done with ImageNet?},
  author={Lucas Beyer and Olivier J. Henaff and Alexander Kolesnikov and Xiaohua Zhai and Aaron van den Oord},
  journal={arXiv preprint arXiv:2002.05709},
  year={2020}
}
@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}
}