imagenet_v2

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".
    • 3.1.0 : Новые URL-адреса ресурсов Hugging Face.
  • 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 Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
имя файла Текст нить
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) uint8
этикетка Метка класса 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 (конфигурация по умолчанию)

  • Размер загрузки : 1.18 GiB

  • Размер набора данных : 1.16 GiB

  • Рисунок ( tfds.show_examples ):

Визуализация

imagenet_v2/порог-0.7

  • Размер загрузки : 1.16 GiB

  • Размер набора данных : 1.15 GiB

  • Рисунок ( tfds.show_examples ):

Визуализация

imagenet_v2/topimages

  • Размер загрузки : 1.16 GiB

  • Размер набора данных : 1.14 GiB

  • Рисунок ( tfds.show_examples ):

Визуализация