imagenet_lt

Avviso: è richiesto il download manuale. Vedere le istruzioni di seguito.

• 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.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice

• Pagina iniziale : https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR

• Codice sorgente : tfds.datasets.imagenet_lt.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Dimensione del download : 5.21 MiB

• Dimensione del set di dati : 20.92 GiB

• Istruzioni per il download manuale : questo set di dati richiede di scaricare manualmente i dati di origine in download_config.manual_dir (il valore predefinito è ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  manual_dir dovrebbe contenere due file: ILSVRC2012_img_train.tar e ILSVRC2012_img_val.tar. È necessario registrarsi su http://www.image-net.org/download-images per ottenere il collegamento per scaricare il set di dati.

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

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

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• 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}
}