imagenet_lt

  • Deskripsi :

ImageNet-LT adalah bagian dari kumpulan data ImageNet ILSVRC 2012 asli. Set pelatihan disubsampling sedemikian rupa sehingga jumlah gambar per kelas mengikuti distribusi berekor panjang. Kelas dengan jumlah gambar maksimal berisi 1.280 contoh, sedangkan kelas dengan jumlah gambar minimal hanya berisi 5 contoh. Dataset juga memiliki set validasi seimbang, yang juga merupakan subset dari set pelatihan ImageNet ILSVRC 2012 dan berisi 20 gambar per kelas. Set pengujian set data ini sama dengan set validasi set data ImageNet ILSVRC 2012 asli.

Dataset ImageNet ILSVRC 2012 asli harus diunduh secara manual, dan jalurnya harus disetel dengan --manual_dir untuk menghasilkan dataset ini.

Membelah Contoh
'test' 50.000
'train' 115.846
'validation' 20.000
  • Struktur fitur :
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Dtype Keterangan
fiturDict
nama file Teks rangkaian
gambar Gambar (Tidak ada, Tidak ada, 3) uint8
label LabelKelas int64

Visualisasi

  • Kutipan :
\
@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}
}