Visualização : Explorar em Conheça seus dados
Descrição :
Este conjunto de dados contém imagens de validação ILSVRC-2012 (ImageNet) aumentadas com um novo conjunto de rótulos "Re-Assessed" (ReaL) do documento "Are we done with ImageNet", consulte https://arxiv.org/abs/2006.07159 Estes os rótulos são coletados usando o protocolo aprimorado, resultando em anotações multi-rótulo e mais precisas.
Observação importante: cerca de 3.500 exemplos não contêm rótulos; eles devem ser excluídos da média ao calcular a precisão . Uma maneira possível de fazer isso é com o seguinte 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 inicial : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet
Código-fonte :
tfds.datasets.imagenet2012_real.BuilderVersões :
-
1.0.0(padrão): versão inicial
-
Tamanho do download :
379.37 KiBTamanho do conjunto de dados :
6.25 GiBInstruções de download manual : este conjunto de dados exige que você baixe os dados de origem manualmente em
download_config.manual_dir(o padrão é~/tensorflow_datasets/downloads/manual/):
manual_dir deve conter o arquivoILSVRC2012_img_val.tar. Você precisa se registrar em http://www.image-net.org/download-images para obter o link para baixar o conjunto de dados.Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'validation' | 50.000 |
- Estrutura de recursos :
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)),
})
- Documentação do recurso :
| Característica | Classe | Forma | Tipo D | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| RecursosDict | ||||
| nome do arquivo | Texto | corda | ||
| imagem | Imagem | (Nenhuma, Nenhuma, 3) | uint8 | |
| original_label | ClassLabel | int64 | ||
| real_label | Sequência(ClassLabel) | (Nenhum,) | int64 |
Chaves supervisionadas (Consulte
as_superviseddoc ):('image', 'real_label')Figura ( tfds.show_examples ):
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citação :
@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}
}