imagenet2012_nyata

Keterangan :

Kumpulan data ini berisi gambar validasi ILSVRC-2012 (ImageNet) yang ditambah dengan kumpulan label "Dinilai Ulang" (ReaL) baru dari makalah "Apakah kita sudah selesai dengan ImageNet", lihat https://arxiv.org/abs/2006.07159 Ini label dikumpulkan menggunakan protokol yang disempurnakan, menghasilkan anotasi multi-label dan lebih akurat.

Catatan penting: sekitar 3500 contoh tidak mengandung label, ini harus dikeluarkan dari rata-rata saat menghitung akurasi . Salah satu cara yang mungkin untuk melakukan ini adalah dengan kode NumPy berikut:

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)

Beranda : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet
Kode sumber : tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder
Versi :
- 1.0.0 (default): Rilis awal
Ukuran unduhan : 379.37 KiB
Ukuran kumpulan data : 6.25 GiB
Petunjuk pengunduhan manual : Kumpulan data ini mengharuskan Anda mengunduh data sumber secara manual ke download_config.manual_dir (default pada ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
manual_dir harus berisi file ILSVRC2012_img_val.tar . Anda harus mendaftar di http://www.image-net.org/download-images untuk mendapatkan tautan untuk mengunduh kumpulan data.
Cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak
Perpecahan :

Membelah	Contoh
`'validation'`	50.000

Struktur fitur :

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)),
})

Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Tipe D
	FiturDict
nama file	Teks		rangkaian
gambar	Gambar	(Tidak ada, Tidak ada, 3)	uint8
label_asli	Label Kelas		int64
label_nyata	Urutan (Label Kelas)	(Tidak ada,)	int64

Kunci yang diawasi (Lihat dokumen as_supervised ): ('image', 'real_label')
Gambar ( tfds.show_examples ):

Visualisasi

Contoh ( tfds.as_dataframe ):

Kutipan :

@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}
}