imagenet_lt

警告:手動でダウンロードする必要があります。以下の手順を参照してください。

• 説明:

ImageNet-LT は、元の ImageNet ILSVRC 2012 データセットのサブセットです。トレーニング セットは、クラスごとの画像数がロングテール分布に従うようにサブサンプリングされます。画像の最大数を持つクラスには 1,280 の例が含まれますが、画像の最小数を持つクラスには 5 つの例しか含まれません。このデータセットには、ImageNet ILSVRC 2012 トレーニング セットのサブセットでもあり、クラスごとに 20 枚の画像を含む、バランスの取れた検証セットもあります。このデータセットのテスト セットは、元の ImageNet ILSVRC 2012 データセットの検証セットと同じです。

元の ImageNet ILSVRC 2012 データセットは手動でダウンロードする必要があり、このデータセットを生成するには、そのパスを --manual_dir で設定する必要があります。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR

• ソース コード: tfds.datasets.imagenet_lt.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: 5.21 MiB

• データセットサイズ: 20.92 GiB

• 手動ダウンロードの手順: このデータセットでは、ソース データを手動でdownload_config.manual_dir (デフォルトは~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) にダウンロードする必要があります。
  manual_dir には、ILSVRC2012_img_train.tar と ILSVRC2012_img_val.tar の 2 つのファイルが含まれている必要があります。データセットをダウンロードするためのリンクを取得するには、 http://www.image-net.org/download-imagesに登録する必要があります。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

スプリット	例
'test'	50,000
'train'	115,846
'validation'	20,000

• 機能構造:

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

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
ファイル名	文章		ストリング
画像	画像	(なし、なし、3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

\
@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}
}