इमेजनेट2012_कुछ शॉट

  • विवरण :

Imagenet2012Fewshot मूल इमेजनेट ILSVRC 2012 डेटासेट का एक सबसेट है। डेटासेट मूल इमेजनेट ILSVRC 2012 डेटासेट के समान सत्यापन सेट को साझा करता है। हालाँकि, प्रशिक्षण सेट को लेबल संतुलित तरीके से सब-सैंपल किया जाता है। 5shot कॉन्फ़िगरेशन में, प्रति लेबल 5 छवियां, या 5000 छवियों का नमूना लिया जाता है; और 10shot कॉन्फ़िगरेशन में, प्रति लेबल 10 छवियां, या 10000 छवियों का नमूना लिया जाता है।

  • होमपेज : http://image-net.org/

  • स्रोत कोड : tfds.datasets.imagenet2012_fewshot.Builder

  • संस्करण :

    • 2.0.0 : सत्यापन लेबल ठीक करें।
    • 2.0.1 : एन्कोडिंग फिक्स। उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से कोई बदलाव नहीं।

    • 3.0.0 : ~12 छवियों (CMYK -> RGB) पर रंगीकरण ठीक करें। स्थिरता के लिए प्रारूप को ठीक करें (एकल पीएनजी इमेज को जेपीईजी में बदलें)। तेज पीढ़ी सीधे संग्रह से पढ़ रही है।

    • 4.0.0 : (अप्रकाशित)

    • 5.0.0 : नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

    • 5.0.1 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

    • 5.1.0 : जोड़ा गया परीक्षण विभाजन।

  • डाउनलोड आकार : Unknown size

  • मैन्युअल डाउनलोड निर्देश : इस डेटासेट के लिए आपको स्रोत डेटा को मैन्युअल रूप से download_config.manual_dir (डिफ़ॉल्ट रूप से ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) में डाउनलोड करना होगा:
    मैन्युअल_डीआईआर में दो फाइलें होनी चाहिए: ILSVRC2012_img_train.tar और ILSVRC2012_img_val.tar। डेटासेट डाउनलोड करने के लिए लिंक प्राप्त करने के लिए आपको https://image-net.org/download-images पर पंजीकरण करना होगा।

  • ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

  • फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
फ़ाइल का नाम मूलपाठ डोरी
छवि छवि (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) uint8
लेबल क्लासलेबल int64
@article{ILSVRC15,
  Author = {Olga Russakovsky and Jia Deng and Hao Su and Jonathan Krause and Sanjeev Satheesh and Sean Ma and Zhiheng Huang and Andrej Karpathy and Aditya Khosla and Michael Bernstein and Alexander C. Berg and Li Fei-Fei},
  Title = { {ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge} },
  Year = {2015},
  journal   = {International Journal of Computer Vision (IJCV)},
  doi = {10.1007/s11263-015-0816-y},
  volume={115},
  number={3},
  pages={211-252}
}

imagenet2012_fewshot/1shot (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

  • कॉन्फ़िगरेशन विवरण : कुल इमेजनेट प्रशिक्षण सेट का 1शॉट।

  • डेटासेट का आकार : 6.46 GiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
'tune' 1,000
'validation' 50,000

VISUALIZATION

imagenet2012_fewshot/5shot

  • कॉन्फिग विवरण : कुल इमेजनेट प्रशिक्षण सेट का 5 शॉट।

  • डेटासेट का आकार : 6.88 GiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 5,000
'tune' 1,000
'validation' 50,000

VISUALIZATION

imagenet2012_fewshot/10shot

  • कॉन्फ़िगरेशन विवरण : कुल इमेजनेट प्रशिक्षण सेट का 10 शॉट।

  • डेटासेट का आकार : 7.42 GiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 10,000
'tune' 1,000
'validation' 50,000

VISUALIZATION