imagenet2012_real

• Visualización : Explore en Know Your Data north_east

• Descripción :

Este conjunto de datos contiene imágenes de validación ILSVRC-2012 (ImageNet) aumentadas con un nuevo conjunto de etiquetas "Reevaluadas" (Real) del documento "¿Hemos terminado con ImageNet", consulte https://arxiv.org/abs/2006.07159 Estos las etiquetas se recopilan utilizando el protocolo mejorado, lo que da como resultado anotaciones de etiquetas múltiples y más precisas.

Nota importante: alrededor de 3500 ejemplos no contienen etiquetas, estos deben excluirse del promedio al calcular la precisión . Una forma posible de hacerlo es con el siguiente código NumPy:

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

• Página de inicio : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet

• Código fuente : tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): versión inicial

• Tamaño de la descarga : 379.37 KiB

• Tamaño del conjunto de datos : 6.25 GiB

• Instrucciones de descarga manual : este conjunto de datos requiere que descargue los datos de origen manualmente en download_config.manual_dir (el valor predeterminado es ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  manual_dir debe contener el archivo ILSVRC2012_img_val.tar . Debe registrarse en http://www.image-net.org/download-images para obtener el enlace para descargar el conjunto de datos.

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

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)),
})

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): ('image', 'real_label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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}
}