imagenet_v2

ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:

ImageNet-v2 は、元のラベリングプロトコルに厳密に従って収集された ImageNet テストセット (クラスごとに 10 個) です。各画像は、少なくとも 10 人、場合によってはそれ以上の MTurk ワーカーによってラベル付けされており、特定のクラスに選択された 10 の画像からどの画像を含めるかを選択するために使用される戦略に応じて、データセットの 3 つの異なるバージョンがあります。さまざまな亜種がどのようにコンパイルされたかの詳細については、論文のセクション 4 を参照してください。

ラベルスペースはImageNet2012と同じです。各例は、次のキーを持つ辞書として表されます。

'image': 画像、(H, W, 3)-テンソル。
「ラベル」: [0, 1000) の範囲の整数。
'file_name': データセット内の例を識別する一意の文字列。
ホームページ: https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
ソースコード: tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
バージョン:
- 1.0.0 : 初期バージョン。
- 2.0.0 : ファイルが更新されました。
- 3.0.0 (デフォルト): file_name を絶対パスからデータディレクトリへの相対パスに修正します。つまり、"class_id/filename.jpg" です。
- 3.1.0 : Hugging Face のリソースの新しい URL。
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'test'`	10,000

機能構造:

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype
	特徴辞書
ファイル名	文章		弦
画像	画像	(なし、なし、3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')
引用：

@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}
}