Wizualizacja : Eksploruj w regionie Poznaj swoje dane
opis :
ImageNet-v2 to zestaw testowy ImageNet (10 na klasę) zebrany zgodnie z oryginalnym protokołem etykietowania. Każdy obraz został oznaczony etykietą przez co najmniej 10 pracowników MTurk, a być może więcej, iw zależności od strategii zastosowanej do wybrania, które obrazy mają zostać uwzględnione wśród 10 wybranych dla danej klasy, istnieją trzy różne wersje zbioru danych. Więcej informacji na temat kompilacji różnych wariantów można znaleźć w części czwartej artykułu.
Przestrzeń na etykiety jest taka sama jak w przypadku ImageNet2012. Każdy przykład jest reprezentowany jako słownik z następującymi kluczami:
- „obraz”: obraz, tensor a (H, W, 3).
- „etykieta”: liczba całkowita z zakresu [0, 1000).
„nazwa_pliku”: unikatowe żądanie identyfikujące przykład w zbiorze danych.
Strona główna : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
Kod źródłowy :
tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
Wersje :
-
1.0.0
: Wersja początkowa. -
2.0.0
: Zaktualizowano pliki. -
3.0.0
(domyślnie): Napraw nazwę_pliku, od ścieżki bezwzględnej do ścieżki względnej do katalogu danych, np.: „id_klasy/nazwa_pliku.jpg”. -
3.1.0
: Nowe adresy URL zasobów z Hugging Face.
-
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'test' | 10 000 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
Nazwa pliku | Tekst | strunowy | ||
obraz | Obraz | (Brak, Brak, 3) | uint8 | |
etykieta | Etykieta klasy | int64 |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):('image', 'label')
Cytat :
@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 (domyślna konfiguracja)
Rozmiar pliku do pobrania :
1.18 GiB
Rozmiar zestawu danych :
1.16 GiB
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/threshold-0.7
Rozmiar pliku do pobrania :
1.16 GiB
Rozmiar zestawu danych :
1.15 GiB
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/topimages
Rozmiar pliku do pobrania :
1.16 GiB
Rozmiar zestawu danych :
1.14 GiB
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):