imagenet2012_fewshot

  • Описание :

Imagenet2012Fewshot — это подмножество исходного набора данных ImageNet ILSVRC 2012. Набор данных использует тот же набор проверки, что и исходный набор данных ImageNet ILSGRC 2012. Тем не менее, обучающая выборка субдискретизируется сбалансированным образом по меткам. В конфигурации с 5 снимками 5shot 5 изображений на этикетку или 5000 изображений; а в конфигурации с 10 снимками 10shot 10 изображений на этикетку или 10000 изображений.

  • Домашняя страница : http://image-net.org/

  • Исходный код : tfds.image_classification.Imagenet2012Fewshot

  • Версии :

    • 2.0.0 : Исправлены метки проверки.
    • 2.0.1 : Исправление кодировки. Никаких изменений с точки зрения пользователя.
    • 3.0.0 : исправление раскрашивания примерно на 12 изображениях (CMYK -> RGB). Исправьте формат для согласованности (конвертируйте одиночное изображение png в Jpeg). Более быстрое чтение генерации прямо из архива.

    • 4.0.0 : (не опубликовано)

    • 5.0.0 : Новый сплит API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

    • 5.0.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

    • 5.1.0 : Добавлен тестовый сплит.

  • Размер загрузки : Unknown size

  • Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в download_config.manual_dir (по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    manual_dir должен содержать два файла: ILSVRC2012_img_train.tar и ILSVRC2012_img_val.tar. Вам необходимо зарегистрироваться на https://image-net.org/download-images , чтобы получить ссылку для загрузки набора данных.

  • Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

  • Структура функции :

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),
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
имя файла Текст tf.string
изображение Изображение (Нет, Нет, 3) tf.uint8
этикетка Метка класса tf.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 (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации : 1 снимок всего тренировочного набора ImageNet.

  • Размер набора данных : 6.46 GiB

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 1000
'tune' 1000
'validation' 50 000

Визуализация

imagenet2012_fewshot/5shot

  • Описание конфигурации : 5 снимков всего обучающего набора ImageNet.

  • Размер набора данных : 6.88 GiB

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 5000
'tune' 1000
'validation' 50 000

Визуализация

imagenet2012_fewshot/10shot

  • Описание конфигурации : 10 снимков всего обучающего набора ImageNet.

  • Размер набора данных : 7.42 GiB

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 10 000
'tune' 1000
'validation' 50 000

Визуализация