imagenet_lt

Uyarı: Manuel indirme gerekli. Aşağıdaki talimatlara bakın.

• Açıklama :

ImageNet-LT, orijinal ImageNet ILSVRC 2012 veri kümesinin bir alt kümesidir. Eğitim seti, sınıf başına görüntü sayısı uzun kuyruklu bir dağılım izleyecek şekilde alt örneklenir. En fazla resim sayısına sahip sınıf 1.280 örnek içerirken, en az resim sayısına sahip sınıf sadece 5 örnek içermektedir. Veri setinde ayrıca ImageNet ILSVRC 2012 eğitim setinin bir alt seti olan ve sınıf başına 20 resim içeren dengeli bir doğrulama seti vardır. Bu veri setinin test seti, orijinal ImageNet ILSVRC 2012 veri setinin doğrulama seti ile aynıdır.

Orijinal ImageNet ILSVRC 2012 veri seti manuel olarak indirilmeli ve bu veri setini oluşturmak için yolu --manual_dir ile ayarlanmalıdır.

• Ek Belgeler : Kodlu Belgeleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR

• Kaynak kodu : tfds.datasets.imagenet_lt.Builder

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : 5.21 MiB

• Veri kümesi boyutu : 20.92 GiB

• Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri manuel olarak download_config.manual_dir içine indirmenizi gerektirir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ şeklindedir):
  manual_dir iki dosya içermelidir: ILSVRC2012_img_train.tar ve ILSVRC2012_img_val.tar. Veri setini indirme bağlantısını almak için http://www.image-net.org/download-images adresinden kayıt olmanız gerekmektedir.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	50.000
'train'	115.846
'validation'	20.000

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
dosya adı	Metin		sicim
görüntü	resim	(Yok, Yok, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Denetlenen anahtarlar (Bkz. as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

\
@inproceedings{openlongtailrecognition,
  title={Large-Scale Long-Tailed Recognition in an Open World},
  author={Liu, Ziwei and Miao, Zhongqi and Zhan, Xiaohang and Wang, Jiayun and Gong, Boqing and Yu, Stella X.},
  booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2019},
  url={https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR}
}