imagenet2012_real

• Opis :

Ten zbiór danych zawiera obrazy walidacyjne ILSVRC-2012 (ImageNet) rozszerzone o nowy zestaw etykiet „Re-Assessed” (ReaL) z artykułu „Are we did with ImageNet”, patrz https://arxiv.org/abs/2006.07159 etykiety są gromadzone przy użyciu ulepszonego protokołu, co skutkuje wieloetykietowymi i dokładniejszymi adnotacjami.

Ważna uwaga: około 3500 przykładów nie zawiera żadnej etykiety, należy je wykluczyć z uśredniania przy obliczaniu dokładności . Jednym z możliwych sposobów 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 pierwsza

• Rozmiar pliku do pobrania : 379.37 KiB

• Rozmiar zbioru danych : 6.25 GiB

• Instrukcje ręcznego pobierania : ten zestaw danych wymaga ręcznego pobrania danych źródłowych do download_config.manual_dir (domyślnie jest to ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  katalog_ręczny powinien zawierać plik ILSVRC2012_img_val.tar . Aby uzyskać link do pobrania zestawu danych, musisz zarejestrować się na stronie http://www.image-net.org/download-images .

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• 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 :

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('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}
}