imagenet_lt

  • Descrizione :

ImageNet-LT è un sottoinsieme del set di dati ImageNet ILSVRC 2012 originale. Il training set è sottocampionato in modo tale che il numero di immagini per classe segua una distribuzione a coda lunga. La classe con il numero massimo di immagini contiene 1.280 esempi, mentre la classe con il numero minimo di immagini contiene solo 5 esempi. Il set di dati ha anche un set di convalida bilanciato, che è anche un sottoinsieme del set di addestramento ImageNet ILSVRC 2012 e contiene 20 immagini per classe. Il set di test di questo set di dati è lo stesso del set di convalida del set di dati ImageNet ILSVRC 2012 originale.

Il set di dati ImageNet ILSVRC 2012 originale deve essere scaricato manualmente e il suo percorso deve essere impostato con --manual_dir per generare questo set di dati.

Diviso Esempi
'test' 50.000
'train' 115.846
'validation' 20.000
  • Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
nome del file Testo corda
Immagine Immagine (Nessuno, Nessuno, 3) uint8
etichetta ClassLabel int64

Visualizzazione

  • Citazione :
\
@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}
}