이미지넷_v2

ImageNet-v2는 원래 레이블링 프로토콜을 면밀히 따라 수집된 ImageNet 테스트 세트(클래스당 10개)입니다. 각 이미지는 최소 10명 이상의 MTurk 작업자에 의해 레이블이 지정되었으며 주어진 클래스에 대해 선택된 10개 이미지 중 포함할 이미지를 선택하는 데 사용되는 전략에 따라 세 가지 버전의 데이터 세트가 있습니다. 다양한 변형이 컴파일된 방법에 대한 자세한 내용은 논문의 섹션 4를 참조하십시오.

라벨 공간은 ImageNet2012와 동일합니다. 각 예는 다음 키가 있는 사전으로 표시됩니다.

  • '이미지': 이미지, a (H, W, 3)-텐서.
  • '레이블': [0, 1000) 범위의 정수입니다.

  • 'file_name': 데이터 세트 내에서 예를 식별하는 고유 문자열입니다.

  • 홈페이지 : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2

  • 소스 코드 : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder

  • 버전 :

    • 1.0.0 : 초기 버전.
    • 2.0.0 : 파일이 업데이트되었습니다.
    • 3.0.0 (기본값): file_name을 절대 경로에서 데이터 디렉터리에 대한 상대 경로로 수정합니다(예: "class_id/filename.jpg").
    • 3.1.0 : Hugging Face의 리소스에 대한 새 URL입니다.

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'test' 10,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
파일 이름 텍스트 끈
영상 영상 (없음, 없음, 3) uint8
상표 클래스 레이블 int64
@inproceedings{recht2019imagenet,
  title={Do ImageNet Classifiers Generalize to ImageNet?},
  author={Recht, Benjamin and Roelofs, Rebecca and Schmidt, Ludwig and Shankar, Vaishaal},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  pages={5389--5400},
  year={2019}
}

imagenet_v2/matched-frequency(기본 구성)

  • 다운로드 크기 : 1.18 GiB

  • 데이터세트 크기 : 1.16 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ):

심상

imagenet_v2/threshold-0.7

  • 다운로드 크기 : 1.16 GiB

  • 데이터세트 크기 : 1.15 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ):

심상

imagenet_v2/topimages

  • 다운로드 크기 : 1.16 GiB

  • 데이터세트 크기 : 1.14 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ):

심상