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imagenet_v2

  • विवरण :

ImageNet-v2 एक इमेजनेट परीक्षण सेट (10 प्रति वर्ग) है जो मूल लेबलिंग प्रोटोकॉल का बारीकी से संग्रह करता है। प्रत्येक छवि को कम से कम 10 एमटीकेआर कार्यकर्ताओं द्वारा लेबल किया गया है, संभवतः अधिक, और यह चुनने के लिए उपयोग की जाने वाली रणनीति के आधार पर कि दिए गए वर्ग के लिए चुने गए 10 में से किन छवियों को शामिल करने के लिए डेटासेट के तीन अलग-अलग संस्करण हैं। विभिन्न वेरिएंट कैसे संकलित किए गए हैं, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए कृपया पेपर के सेक्शन चार को देखें।

लेबल स्थान ImageNet2012 की तरह ही है। प्रत्येक उदाहरण को निम्नलिखित कुंजियों के साथ एक शब्दकोश के रूप में दर्शाया गया है:

  • 'इमेज': द इमेज, ए (एच, डब्ल्यू, 3) -टेन्सर।
  • 'लेबल': सीमा में एक पूर्णांक [0, 1000)।
  • 'file_name': डेटासेट के भीतर उदाहरण की पहचान करने वाला एक अनोखा स्टिंग।

  • विन्यास विवरण : ImageNet-v2 एक इमेजनेट परीक्षण सेट (10 प्रति वर्ग) है जो मूल लेबलिंग प्रोटोकॉल का बारीकी से संग्रह करता है। प्रत्येक छवि को कम से कम 10 एमटीकेआर कार्यकर्ताओं द्वारा लेबल किया गया है, संभवतः अधिक, और यह चुनने के लिए उपयोग की जाने वाली रणनीति के आधार पर कि दिए गए वर्ग के लिए चुने गए 10 में से किन छवियों को शामिल करने के लिए डेटासेट के तीन अलग-अलग संस्करण हैं। विभिन्न वेरिएंट कैसे संकलित किए गए थे, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए कृपया पेपर के सेक्शन चार को देखें।

लेबल स्थान ImageNet2012 की तरह ही है। प्रत्येक उदाहरण को निम्नलिखित कुंजियों के साथ एक शब्दकोश के रूप में दर्शाया गया है:

  • 'इमेज': द इमेज, ए (एच, डब्ल्यू, 3) -टैंसर।
  • 'लेबल': सीमा में एक पूर्णांक [0, 1000)।
  • 'file_name': डेटासेट के भीतर उदाहरण की पहचान करने वाला एक अनोखा स्टिंग।

  • मुखपृष्ठ : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2

  • स्रोत कोड : tfds.image_classification.ImagenetV2

  • संस्करण :

    • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
  • ऑटो-कैशेड ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन :

विभाजित करें उदाहरण
'test' 10,000
  • विशेषताएं :
 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),
})
 
 @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}
}
 

इमेजेनेट_वी 2 / मैचेड-फ्रीक्वेंसी (डिफ़ॉल्ट कॉन्फिग)

  • डाउनलोड का आकार : 582.13 MiB

  • डेटासेट का आकार : 576.77 MiB

  • विज़ुअलाइज़ेशन ( tfds.show_examples ):

दृश्य

imagenet_v2 / सीमा-0.7

  • डाउनलोड का आकार : 577.35 MiB

  • डेटासेट का आकार : 571.98 MiB

  • विज़ुअलाइज़ेशन ( tfds.show_examples ):

दृश्य

imagenet_v2 / topimages

  • डाउनलोड का आकार : 578.26 MiB

  • डेटासेट का आकार : 572.85 MiB

  • विज़ुअलाइज़ेशन ( tfds.show_examples ):

दृश्य