Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

fantenet_v2

  • Mô tả :

ImageNet-v2 là một bộ kiểm tra ImageNet (10 mỗi lớp) được thu thập bằng cách theo sát giao thức ghi nhãn gốc. Mỗi hình ảnh đã được ít nhất 10 công nhân MTurk dán nhãn, có thể nhiều hơn và tùy thuộc vào chiến lược được sử dụng để chọn hình ảnh nào trong số 10 hình ảnh được chọn cho lớp đã cho, có ba phiên bản khác nhau của bộ dữ liệu. Vui lòng tham khảo phần bốn của bài viết để biết thêm chi tiết về cách các biến thể khác nhau được biên soạn.

Không gian nhãn giống như của ImageNet2012. Mỗi ví dụ được trình bày dưới dạng từ điển với các khóa sau:

  • 'hình ảnh': Hình ảnh, bộ cảm biến (H, W, 3).
  • 'nhãn': Một số nguyên trong phạm vi [0, 1000).
  • 'file_name': Một sting duy nhất xác định ví dụ trong tập dữ liệu.

  • Mô tả cấu hình : ImageNet-v2 là một bộ kiểm tra ImageNet (10 mỗi lớp) được thu thập bằng cách theo sát giao thức ghi nhãn gốc. Mỗi hình ảnh đã được ít nhất 10 công nhân MTurk dán nhãn, có thể nhiều hơn và tùy thuộc vào chiến lược được sử dụng để chọn hình ảnh nào trong số 10 hình ảnh được chọn cho lớp đã cho, có ba phiên bản khác nhau của bộ dữ liệu. Vui lòng tham khảo phần bốn của bài viết để biết thêm chi tiết về cách các biến thể khác nhau được biên soạn.

Không gian nhãn giống như của ImageNet2012. Mỗi ví dụ được trình bày dưới dạng từ điển với các khóa sau:

Tách Ví dụ
'test' 10.000
  • Các tính năng :
 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}
}
 

fantenet_v2 / tần số phù hợp (cấu hình mặc định)

  • Kích thước tải xuống : 582.13 MiB

  • Kích thước bộ dữ liệu : 576.77 MiB

  • Trực quan hóa ( tfds.show_examples ):

Hình dung

fantenet_v2 / ngưỡng-0,7

  • Kích thước tải xuống : 577.35 MiB

  • Kích thước bộ dữ liệu : 571.98 MiB

  • Trực quan hóa ( tfds.show_examples ):

Hình dung

fantenet_v2 / topimages

  • Kích thước tải xuống : 578.26 MiB

  • Kích thước bộ dữ liệu : 572.85 MiB

  • Trực quan hóa ( tfds.show_examples ):

Hình dung