لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

imagenet2012_real

تحتوي مجموعة البيانات هذه على صور تحقق ILSVRC-2012 (ImageNet) معززة بمجموعة جديدة من ملصقات "Re-Assessed" (ReaL) من ورقة "هل انتهينا من ImageNet" ، راجع https://arxiv.org/abs/2006.07159 هذه يتم جمع الملصقات باستخدام البروتوكول المحسّن ، مما ينتج عنه تعليقات توضيحية متعددة التسميات وأكثر دقة.

ملاحظة مهمة: حوالي 3500 مثال لا تحتوي على ملصق ، يجب استبعادها من المتوسط ​​عند حساب الدقة . إحدى الطرق الممكنة للقيام بذلك هي باستخدام كود NumPy التالي:

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
  • الصفحة الرئيسية : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet

  • كود المصدر : tfds.image_classification.Imagenet2012Real

  • إصدارات :

    • 1.0.0 (افتراضي): الإصدار الأولي
  • حجم التحميل : 379.37 KiB

  • حجم مجموعة البيانات : 6.25 GiB

  • إرشادات التنزيل اليدوي : تتطلب مجموعة البيانات هذه تنزيل بيانات المصدر يدويًا إلى download_config.manual_dir (الإعدادات الافتراضية على ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    يجب أن يحتوي ILSVRC2012_img_val.tar على ملف ILSVRC2012_img_val.tar . تحتاج إلى التسجيل في http://www.image-net.org/download-images للحصول على رابط تنزيل مجموعة البيانات.

  • التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'validation' 50000
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'original_label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
    'real_label': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000)),
})

التصور

  • الاقتباس :
@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}
}