Wizualizacja : Eksploruj w regionie Poznaj swoje dane
opis :
Ten zestaw danych zawiera obrazy walidacyjne ILSVRC-2012 (ImageNet) powiększone o nowy zestaw etykiet „Re-Assessed” (ReaL) z artykułu „Are we done with ImageNet”, patrz https://arxiv.org/abs/2006.07159 etykiety są zbierane przy użyciu udoskonalonego protokołu, co daje wiele etykiet i dokładniejsze adnotacje.
Ważna uwaga: około 3500 przykładów nie zawiera etykiety, należy je wykluczyć z uśredniania przy obliczaniu dokładności . Jednym z możliwych sposobów na to jest użycie następującego kodu NumPy:
is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
Strona główna : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet
Kod źródłowy :
tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder
Wersje :
-
1.0.0
(domyślnie): Wersja początkowa
-
Rozmiar pliku do pobrania :
379.37 KiB
Rozmiar zestawu danych :
6.25 GiB
Instrukcje ręcznego pobierania : ten zestaw danych wymaga ręcznego pobrania danych źródłowych do
download_config.manual_dir
(domyślnie~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
katalog_ręczny powinien zawierać plikILSVRC2012_img_val.tar
. Musisz zarejestrować się na http://www.image-net.org/download-images , aby uzyskać link do pobrania zestawu danych.Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Rozdzielać | Przykłady |
---|---|
'validation' | 50 000 |
- Struktura funkcji :
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)),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
Nazwa pliku | Tekst | strunowy | ||
obraz | Obraz | (Brak, Brak, 3) | uint8 | |
oryginalna_etykieta | Etykieta klasy | int64 | ||
prawdziwa_etykieta | Sekwencja (etykieta klasy) | (Nic,) | int64 |
Nadzorowane klucze (Zobacz
as_supervised
doc ):('image', 'real_label')
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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}
}