इमेजनेट_lt

  • विवरण :

ImageNet-LT मूल ImageNet ILSVRC 2012 डेटासेट का एक सबसेट है। प्रशिक्षण सेट को इस तरह से घटाया जाता है कि प्रति वर्ग छवियों की संख्या एक लंबी पूंछ वाले वितरण का अनुसरण करती है। छवियों की अधिकतम संख्या वाले वर्ग में 1,280 उदाहरण हैं, जबकि छवियों की न्यूनतम संख्या वाले वर्ग में केवल 5 उदाहरण हैं। डेटासेट में एक संतुलित सत्यापन सेट भी होता है, जो इमेजनेट ILSVRC 2012 प्रशिक्षण सेट का एक सबसेट भी होता है और इसमें प्रति वर्ग 20 चित्र होते हैं। इस डेटासेट का परीक्षण सेट मूल ImageNet ILSVRC 2012 डेटासेट के सत्यापन सेट के समान है।

मूल ImageNet ILSVRC 2012 डेटासेट को मैन्युअल रूप से डाउनलोड किया जाना चाहिए, और इस डेटासेट को उत्पन्न करने के लिए इसका पथ --manual_dir के साथ सेट किया जाना चाहिए।

  • अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

  • होमपेज : https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR

  • स्रोत कोड : tfds.datasets.imagenet_lt.Builder

  • संस्करण :

    • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।
  • डाउनलोड आकार : 5.21 MiB

  • डेटासेट का आकार : 20.92 GiB

  • मैन्युअल डाउनलोड निर्देश : इस डेटासेट के लिए आपको स्रोत डेटा को मैन्युअल रूप से download_config.manual_dir (डिफ़ॉल्ट रूप से ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) में डाउनलोड करना होगा:
    मैन्युअल_डीआईआर में दो फाइलें होनी चाहिए: ILSVRC2012_img_train.tar और ILSVRC2012_img_val.tar। डेटासेट डाउनलोड करने के लिए लिंक प्राप्त करने के लिए आपको http://www.image-net.org/download-images पर पंजीकरण करना होगा।

  • ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'test' 50,000
'train' 115,846
'validation' 20,000
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
फ़ाइल का नाम मूलपाठ डोरी
छवि छवि (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) uint8
लेबल क्लासलेबल int64

VISUALIZATION

  • उद्धरण :
\
@inproceedings{openlongtailrecognition,
  title={Large-Scale Long-Tailed Recognition in an Open World},
  author={Liu, Ziwei and Miao, Zhongqi and Zhan, Xiaohang and Wang, Jiayun and Gong, Boqing and Yu, Stella X.},
  booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2019},
  url={https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR}
}