Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
ImageNet-v2 — это тестовый набор ImageNet (10 на класс), собранный в строгом соответствии с исходным протоколом маркировки. Каждое изображение было помечено как минимум 10 работниками MTurk, возможно, больше, и в зависимости от стратегии, используемой для выбора изображений, которые следует включить в число 10, выбранных для данного класса, существует три различных версии набора данных. Пожалуйста, обратитесь к четвертому разделу документа для получения более подробной информации о том, как были составлены различные варианты.
Пространство меток такое же, как у ImageNet2012. Каждый пример представлен в виде словаря со следующими ключами:
- «изображение»: образ, (H, W, 3)-тензор.
- «метка»: целое число в диапазоне [0, 1000).
'file_name': уникальная строка, идентифицирующая пример в наборе данных.
Домашняя страница : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
Исходный код :
tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
Версии :
-
1.0.0
: Начальная версия. -
2.0.0
: файлы обновлены. -
3.0.0
(по умолчанию): исправлено имя_файла с абсолютного пути на путь относительно каталога данных, например: "class_id/имя_файла.jpg".
-
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 10 000 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
имя файла | Текст | нить | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
этикетка | Метка класса | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):('image', 'label')
Цитата :
@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 (конфигурация по умолчанию)
Размер загрузки :
1.18 GiB
Размер набора данных :
1.16 GiB
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/порог-0.7
Размер загрузки :
1.16 GiB
Размер набора данных :
1.15 GiB
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/topimages
Размер загрузки :
1.16 GiB
Размер набора данных :
1.14 GiB
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):