imagenet2012_real

Kumpulan data ini berisi gambar validasi ILSVRC-2012 (ImageNet) ditambah dengan serangkaian label "Re-Assessed" (ReaL) baru dari makalah "Apakah kita sudah selesai dengan ImageNet", lihat https://arxiv.org/abs/2006.07159 Ini label dikumpulkan menggunakan protokol yang disempurnakan, menghasilkan multi-label dan anotasi yang lebih akurat.

Catatan penting: sekitar 3500 contoh tidak mengandung label, ini harus dikecualikan dari rata-rata saat menghitung akurasi . Salah satu cara yang mungkin dilakukan adalah dengan kode NumPy berikut:

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
Membelah Contoh
'validation' 50.000
  • Struktur fitur :
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)),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Dtype Keterangan
fiturDict
nama file Teks rangkaian
gambar Gambar (Tidak ada, Tidak ada, 3) uint8
original_label LabelKelas int64
real_label Urutan(Label Kelas) (Tidak ada,) int64

Visualisasi

  • Kutipan :
@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}
}