Görselleştirme : Verilerinizi Bilin keşfedin
Açıklama :
Bu veri seti, "ImageNet ile işimiz bitti mi" belgesinden yeni bir dizi "Yeniden Değerlendirildi" (ReaL) etiketleriyle zenginleştirilmiş ILSVRC-2012 (ImageNet) doğrulama görüntülerini içerir, bkz. https://arxiv.org/abs/2006.07159 Bunlar etiketler, gelişmiş protokol kullanılarak toplanır, bu da çok etiketli ve daha doğru ek açıklamalarla sonuçlanır.
Önemli not: yaklaşık 3500 örnek etiket içermez, bunlar doğruluk hesaplanırken ortalamadan çıkarılmalıdır . Bunu yapmanın olası bir yolu, aşağıdaki NumPy kodudur:
is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
Ana Sayfa : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet
Kaynak kodu :
tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder
sürümler :
-
1.0.0
(varsayılan): İlk sürüm
-
İndirme boyutu :
379.37 KiB
Veri kümesi boyutu :
6.25 GiB
Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri manuel olarak
download_config.manual_dir
içine indirmenizi gerektirir (varsayılan olarak~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
şeklindedir):
manual_dir,ILSVRC2012_img_val.tar
dosyasını içermelidir. Veri setini indirme bağlantısını almak için http://www.image-net.org/download-images adresinden kayıt olmanız gerekmektedir.Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'validation' | 50.000 |
- Özellik yapısı :
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)),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
dosya adı | Metin | sicim | ||
görüntü | resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
orijinal_etiket | SınıfEtiketi | int64 | ||
gerçek_etiket | Sıra(SınıfEtiketi) | (Hiçbiri,) | int64 |
Denetlenen anahtarlar (Bkz.
as_supervised
doc ):('image', 'real_label')
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@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}
}