ויזואליזציה: חקור ב מכיר את נתוני שלך
תיאור:
ImageNet-v2 היא מערכת בדיקת ImageNet (10 לכל כיתה) שנאספה על ידי מעקב צמוד אחר פרוטוקול התיוג המקורי. כל תמונה סומנה על ידי לפחות 10 עובדי MTurk, אולי יותר, ובהתאם לאסטרטגיה שבה משתמשים כדי לבחור אילו תמונות לכלול בין 10 הנבחרים למחלקה הנתונה ישנן שלוש גרסאות שונות של מערך הנתונים. עיין בפרק רביעי של המאמר לפרטים נוספים אודות אוסף הגרסאות השונות.
שטח התווית זהה לזה של ImageNet2012. כל דוגמה מיוצגת כמילון עם המקשים הבאים:
- 'תמונה': התמונה, חותך (H, W, 3).
- 'label': מספר שלם בטווח [0, 1000).
'file_name': עוקץ ייחודי המזהה את הדוגמה בתוך מערך הנתונים.
קוד מקור:
tfds.image_classification.ImagenetV2
גרסאות:
-
1.0.0
: גרסה ראשונית. -
2.0.0
: עדכון קבצים. -
3.0.0
(ברירת המחדל): תקן file_name, מן הנתיב המוחלט נתיב יחסי אל ספריית הנתונים, קרי: "class_id / filename.jpg".
-
Auto-במטמון ( תיעוד ): אין
פיצולים:
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 10,000 |
- מאפיינים:
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})
מפתחות השגחה (ראה
as_supervised
doc ):('image', 'label')
ציטוט:
@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/תדר תואם (תצורת ברירת מחדל)
גודל ההורדה:
1.18 GiB
גודל בסיס הנתונים:
1.16 GiB
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/סף -0.7
גודל ההורדה:
1.16 GiB
גודל בסיס הנתונים:
1.15 GiB
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/topimages
גודל ההורדה:
1.16 GiB
גודל בסיס הנתונים:
1.14 GiB
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):