imagenet_pi

Описание :

ImageNet-PI — это перемаркированная версия стандартного набора данных ILSVRC2012 ImageNet, в котором метки предоставляются набором из 16 глубоких нейронных сетей с различной архитектурой, предварительно обученных на стандартном ILSVRC2012. В частности, предварительно обученные модели загружаются из tf.keras.applications.

В дополнение к новым меткам ImageNet-PI также предоставляет метаданные о процессе аннотации в виде достоверности моделей на их метках и дополнительной информации о каждой модели.

Для получения дополнительной информации см.: ImageNet-PI

Домашняя страница : https://github.com/google-research-datasets/imagenet_pi/
Исходный код : tfds.datasets.imagenet_pi.Builder
Версии :
- 1.0.0 (по умолчанию): Первоначальный выпуск.
Размер загрузки : Unknown size
Размер набора данных : Unknown size
Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в download_config.manual_dir (по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
manual_dir должен содержать два файла: ILSVRC2012_img_train.tar и ILSVRC2012_img_val.tar. Вам необходимо зарегистрироваться на http://www.image-net.org/download-images , чтобы получить ссылку для загрузки набора данных.
Автокэширование ( документация ): неизвестно
Сплиты :

Расколоть	Примеры

Структура функции :

FeaturesDict({
    'annotator_confidences': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
    'annotator_labels': Tensor(shape=(16,), dtype=int64),
    'clean_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

Документация по функциям :

Особенность	Сорт	Форма	Dтип
	ОсобенностиDict
annotator_confidences	Тензор	(16,)	поплавок32
annotator_labels	Тензор	(16,)	int64
clean_label	Метка класса		int64
имя файла	Текст		нить
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8

Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'annotator_labels')
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ): отсутствует.
Цитата :

@inproceedings{tram,
  author    = {Mark Collier and
               Rodolphe Jenatton and
               Effrosyni Kokiopoulou and
               Jesse Berent},
  editor    = {Kamalika Chaudhuri and
               Stefanie Jegelka and
               Le Song and
               Csaba Szepesv{\'{a} }ri and
               Gang Niu and
               Sivan Sabato},
  title     = {Transfer and Marginalize: Explaining Away Label Noise with Privileged
               Information},
  booktitle = {International Conference on Machine Learning, {ICML} 2022, 17-23 July
               2022, Baltimore, Maryland, {USA} },
  series    = {Proceedings of Machine Learning Research},
  volume    = {162},
  pages     = {4219--4237},
  publisher = { {PMLR} },
  year      = {2022},
  url       = {https://proceedings.mlr.press/v162/collier22a.html},
}
@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}
}

Описание :

Для получения дополнительной информации см.: ImageNet-PI

Домашняя страница : https://github.com/google-research-datasets/imagenet_pi/
Исходный код : tfds.datasets.imagenet_pi.Builder
Версии :
- 1.0.0 (по умолчанию): Первоначальный выпуск.
Размер загрузки : Unknown size
Размер набора данных : Unknown size
Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в download_config.manual_dir (по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
manual_dir должен содержать два файла: ILSVRC2012_img_train.tar и ILSVRC2012_img_val.tar. Вам необходимо зарегистрироваться на http://www.image-net.org/download-images , чтобы получить ссылку для загрузки набора данных.
Автокэширование ( документация ): неизвестно
Сплиты :

Расколоть	Примеры

Структура функции :

FeaturesDict({
    'annotator_confidences': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
    'annotator_labels': Tensor(shape=(16,), dtype=int64),
    'clean_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

Документация по функциям :

Особенность	Сорт	Форма	Dтип
	ОсобенностиDict
annotator_confidences	Тензор	(16,)	поплавок32
annotator_labels	Тензор	(16,)	int64
clean_label	Метка класса		int64
имя файла	Текст		нить
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8

Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'annotator_labels')
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ): отсутствует.
Цитата :

@inproceedings{tram,
  author    = {Mark Collier and
               Rodolphe Jenatton and
               Effrosyni Kokiopoulou and
               Jesse Berent},
  editor    = {Kamalika Chaudhuri and
               Stefanie Jegelka and
               Le Song and
               Csaba Szepesv{\'{a} }ri and
               Gang Niu and
               Sivan Sabato},
  title     = {Transfer and Marginalize: Explaining Away Label Noise with Privileged
               Information},
  booktitle = {International Conference on Machine Learning, {ICML} 2022, 17-23 July
               2022, Baltimore, Maryland, {USA} },
  series    = {Proceedings of Machine Learning Research},
  volume    = {162},
  pages     = {4219--4237},
  publisher = { {PMLR} },
  year      = {2022},
  url       = {https://proceedings.mlr.press/v162/collier22a.html},
}
@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}
}