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imagenet_v2

  • 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)です。各画像には、少なくとも10人のMTurkワーカー、場合によってはそれ以上のラベルが付けられています。特定のクラス用に選択された10個の画像の中から含める画像を選択するために使用される戦略に応じて、データセットには3つの異なるバージョンがあります。さまざまなバリアントがどのようにコンパイルされたかの詳細については、ペーパーのセクション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。

スプリット
'test' 10,000
  • 特徴
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}
}

imagenet_v2 / matched-frequency(デフォルトの設定)

  • ダウンロードサイズ1.17 GiB

  • データセットサイズ1.16 GiB

  • tfds.show_examples ):

視覚化

imagenet_v2 /threshold-0.7

  • ダウンロードサイズ1.15 GiB

  • データセットサイズ1.15 GiB

  • tfds.show_examples ):

視覚化

imagenet_v2 / topimages

  • ダウンロードサイズ1.15 GiB

  • データセットサイズ1.15 GiB

  • tfds.show_examples ):

視覚化