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imagenet2012_real

Este conjunto de dados contém imagens de validação ILSVRC-2012 (IMAGEnet) aumentada com um novo conjunto de (real) etiquetas da "Será que estamos feito com IMAGEnet" papel "reavaliadas", ver https://arxiv.org/abs/2006.07159 Estes os rótulos são coletados usando o protocolo aprimorado, resultando em vários rótulos e anotações mais precisas.

Nota importante: cerca de 3500 exemplos contêm nenhum rótulo, estes devem ser excluídos do cálculo da média ao calcular a precisão . Uma maneira possível de fazer isso é com o seguinte código NumPy:

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
Dividir Exemplos
'validation' 50.000
  • Características:
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)),
})

Visualização

  • citação:
@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}
}