imagenet2012_reale

Questo set di dati contiene immagini di convalida ILSVRC-2012 (ImageNet) ampliate con un nuovo set di etichette "Re-Assessed" (ReaL) dal documento "Are we done with ImageNet", vedere https://arxiv.org/abs/2006.07159 Questi le etichette vengono raccolte utilizzando il protocollo avanzato, con conseguente multi-etichetta e annotazioni più accurate.

Nota importante: circa 3500 esempi non contengono etichette, questi dovrebbero essere esclusi dalla media quando si calcola l'accuratezza . Un modo possibile per farlo è con il seguente codice NumPy:

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
Diviso Esempi
'validation' 50.000
  • Struttura delle caratteristiche :
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)),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
nome del file Testo corda
Immagine Immagine (Nessuno, Nessuno, 3) uint8
etichetta_originale ClassLabel int64
etichetta_reale Sequenza(EtichettaClasse) (Nessuno,) int64

Visualizzazione

  • Citazione :
@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}
}