Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Bộ dữ liệu này chứa các hình ảnh xác thực ILSVRC-2012 (ImageNet) được tăng cường bằng một bộ nhãn "Đánh giá lại" (Real) mới từ bài báo "Chúng ta đã hoàn thành với ImageNet chưa", xem https://arxiv.org/abs/2006.07159 các nhãn được thu thập bằng cách sử dụng giao thức nâng cao, dẫn đến các chú thích đa nhãn và chính xác hơn.
Lưu ý quan trọng: khoảng 3500 ví dụ không chứa nhãn, chúng nên được loại trừ khỏi giá trị trung bình khi tính toán độ chính xác . Một cách khả thi để thực hiện việc này là sử dụng mã NumPy sau:
is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
Trang chủ : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet
Mã nguồn :
tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder
Phiên bản :
-
1.0.0
(mặc định): Bản phát hành đầu tiên
-
Kích thước tải xuống :
379.37 KiB
Kích thước tập dữ liệu :
6.25 GiB
Hướng dẫn tải xuống thủ công : Bộ dữ liệu này yêu cầu bạn tải xuống dữ liệu nguồn theo cách thủ công vào
download_config.manual_dir
(mặc định là~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
manual_dir phải chứa tệpILSVRC2012_img_val.tar
. Bạn cần đăng ký trên http://www.image-net.org/download-images để nhận liên kết tải xuống tập dữ liệu.Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'validation' | 50.000 |
- Cấu trúc tính năng :
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)),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
tên_tệp | Chữ | sợi dây | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không, Không có, 3) | uint8 | |
original_label | LớpNhãn | int64 | ||
real_label | Trình tự (Nhãn lớp) | (Không có,) | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('image', 'real_label')
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@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}
}