- Descripción :
Este conjunto de datos contiene imágenes de validación ILSVRC-2012 (ImageNet) aumentadas con un nuevo conjunto de etiquetas "Reevaluadas" (ReaL) del documento "¿Terminamos con ImageNet?", consulte https://arxiv.org/abs/2006.07159 . Las etiquetas se recopilan mediante el protocolo mejorado, lo que da como resultado etiquetas múltiples y anotaciones más precisas.
Nota importante: alrededor de 3500 ejemplos no contienen etiqueta; estos deben excluirse del promedio al calcular la precisión . Una posible forma de hacerlo es con el siguiente código NumPy:
is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)
Página de inicio : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet
Código fuente :
tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder
Versiones :
-
1.0.0
(predeterminado): versión inicial
-
Tamaño de descarga :
379.37 KiB
Tamaño del conjunto de datos :
6.25 GiB
Instrucciones de descarga manual : este conjunto de datos requiere que descargue los datos de origen manualmente en
download_config.manual_dir
(el valor predeterminado es~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
manual_dir debe contener el archivoILSVRC2012_img_val.tar
. Debe registrarse en http://www.image-net.org/download-images para obtener el enlace para descargar el conjunto de datos.Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'validation' | 50.000 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'original_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
'real_label': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000)),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
Nombre del archivo | Texto | cadena | ||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
etiqueta_original | Etiqueta de clase | int64 | ||
etiqueta_real | Secuencia (etiqueta de clase) | (Ninguno,) | int64 |
Claves supervisadas (Ver documento
as_supervised
):('image', 'real_label')
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citación :
@article{beyer2020imagenet,
title={Are we done with ImageNet?},
author={Lucas Beyer and Olivier J. Henaff and Alexander Kolesnikov and Xiaohua Zhai and Aaron van den Oord},
journal={arXiv preprint arXiv:2002.05709},
year={2020}
}
@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}
}