imagenet_v2

• Açıklama :

ImageNet-v2, orijinal etiketleme protokolünü yakından izleyerek toplanan bir ImageNet test setidir (sınıf başına 10 adet). Her görüntü, muhtemelen daha fazla en az 10 MTurk çalışanı tarafından etiketlenmiştir ve verilen sınıf için seçilen 10 arasında hangi görüntülerin dahil edileceğini seçmek için kullanılan stratejiye bağlı olarak, veri kümesinin üç farklı sürümü vardır. Farklı varyantların nasıl derlendiği hakkında daha fazla bilgi için lütfen makalenin dördüncü bölümüne bakın.

Etiket alanı ImageNet2012 ile aynıdır. Her örnek, aşağıdaki tuşlarla sözlük olarak temsil edilir:

• 'image': Görüntü, bir (H, W, 3) -tensör.
• 'label': [0, 1000) aralığında bir tam sayı.

• 'dosya_adı': Veri kümesindeki örneği tanımlayan benzersiz bir sokma.

• Yapılandırma açıklaması : ImageNet-v2, orijinal etiketleme protokolünü yakından izleyerek toplanan bir ImageNet test setidir (sınıf başına 10). Her görüntü, muhtemelen daha fazla en az 10 MTurk çalışanı tarafından etiketlenmiştir ve verilen sınıf için seçilen 10 arasında hangi görüntülerin dahil edileceğini seçmek için kullanılan stratejiye bağlı olarak, veri kümesinin üç farklı sürümü vardır. Farklı varyantların nasıl derlendiği hakkında daha fazla bilgi için lütfen makalenin dördüncü bölümüne bakın.

Etiket alanı ImageNet2012 ile aynıdır. Her örnek, aşağıdaki tuşlarla sözlük olarak temsil edilir:

• 'image': Görüntü, bir (H, W, 3) -tensör.
• 'label': [0, 1000) aralığında bir tam sayı.

• 'dosya_adı': Veri kümesindeki örneği tanımlayan benzersiz bir sokma.

• Ana sayfa : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2

• Kaynak kodu : tfds.image_classification.ImagenetV2

• Sürümler :

  • 0.1.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• Otomatik önbellekli ( dokümantasyon ): Hayır

• Bölmeler :

• Özellikler :

 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),
})
 

• Denetlenen tuşlar (Bkz. as_supervised dokümana bakın): ('image', 'label')

• Alıntı :

 @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 / eşleşen frekans (varsayılan yapılandırma)

• İndirme boyutu : 582.13 MiB

• Veri 576.77 MiB boyutu : 576.77 MiB

• Görselleştirme ( tfds.show_examples ):

imagenet_v2 / eşik 0.7

• İndirme boyutu : 577.35 MiB

• Veri 571.98 MiB boyutu : 571.98 MiB

• Görselleştirme ( tfds.show_examples ):

imagenet_v2 / topimages

• İndirme boyutu : 578.26 MiB

• Veri 572.85 MiB boyutu : 572.85 MiB

• Görselleştirme ( tfds.show_examples ):