การสร้างภาพ : สำรวจใน Know Your Data
คำอธิบาย :
ชุดข้อมูลนี้มีอิมเมจการตรวจสอบความถูกต้องของ ILSVRC-2012 (ImageNet) ที่เสริมด้วยป้ายกำกับ "Re-Assessed" (ReaL) ชุดใหม่จากเอกสาร "Are we done with ImageNet" โปรดดู https://arxiv.org/abs/2006.07159 เหล่านี้ ฉลากถูกรวบรวมโดยใช้โปรโตคอลที่ได้รับการปรับปรุง ส่งผลให้มีป้ายกำกับหลายรายการและคำอธิบายประกอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น
หมายเหตุสำคัญ: ประมาณ 3,500 ตัวอย่างไม่มีป้ายกำกับ สิ่งเหล่านี้ควร แยกออกจากค่าเฉลี่ยเมื่อคำนวณความแม่นยำ วิธีหนึ่งที่เป็นไปได้คือใช้รหัส NumPy ต่อไปนี้:
is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
หน้าแรก : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet
รหัสที่มา :
tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder
รุ่น :
-
1.0.0
(ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
379.37 KiB
ขนาดชุดข้อมูล :
6.25 GiB
คำแนะนำในการดาวน์โหลดด้วยตนเอง : ชุดข้อมูลนี้กำหนดให้คุณต้องดาวน์โหลดแหล่งข้อมูลด้วยตนเองลงใน
download_config.manual_dir
(ค่าเริ่มต้นเป็น~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
manual_dir ควรมีไฟล์ILSVRC2012_img_val.tar
คุณต้องลงทะเบียนที่ http://www.image-net.org/download-images เพื่อรับลิงก์สำหรับดาวน์โหลดชุดข้อมูลแคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'validation' | 50,000 |
- โครงสร้างคุณลักษณะ :
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)),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
ชื่อไฟล์ | ข้อความ | สตริง | ||
ภาพ | ภาพ | (ไม่มี, ไม่มี, 3) | uint8 | |
original_label | ป้ายกำกับคลาส | int64 | ||
real_label | ลำดับ (ClassLabel) | (ไม่มี,) | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):('image', 'real_label')
รูป ( tfds.show_examples ):
- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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}
}