imagenet_pi

Peringatan: Diperlukan unduhan manual. Lihat petunjuk di bawah ini.

• Deskripsi :

ImageNet-PI adalah versi yang diberi label ulang dari kumpulan data ImageNet ILSVRC2012 standar di mana label disediakan oleh kumpulan 16 jaringan saraf dalam dengan arsitektur berbeda yang dilatih sebelumnya pada ILSVRC2012 standar. Khususnya, model pra-pelatihan diunduh dari tf.keras.applications.

Selain label baru, ImageNet-PI juga menyediakan meta-data tentang proses anotasi dalam bentuk kepercayaan model pada labelnya dan informasi tambahan tentang masing-masing model.

Untuk informasi selengkapnya, lihat: ImageNet-PI

• Beranda : https://github.com/google-research-datasets/imagenet_pi/

• Kode sumber : tfds.datasets.imagenet_pi.Builder

• Versi :

  • 1.0.0 (default): Rilis awal.

• Ukuran unduhan : Unknown size

• Ukuran set data : Unknown size

• Instruksi pengunduhan manual : Kumpulan data ini mengharuskan Anda mengunduh data sumber secara manual ke download_config.manual_dir (default ke ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  manual_dir harus berisi dua file: ILSVRC2012_img_train.tar dan ILSVRC2012_img_val.tar. Anda harus mendaftar di http://www.image-net.org/download-images untuk mendapatkan tautan untuk mengunduh kumpulan data.

• Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak diketahui

• Perpecahan :

Membelah	Contoh

• Struktur fitur :

FeaturesDict({
    'annotator_confidences': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
    'annotator_labels': Tensor(shape=(16,), dtype=int64),
    'clean_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

• Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Dtype	Keterangan
	fiturDict
annotator_confidents	Tensor	(16,)	float32
annotator_labels	Tensor	(16,)	int64
clean_label	LabelKelas		int64
nama file	Teks		rangkaian
gambar	Gambar	(Tidak ada, Tidak ada, 3)	uint8

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): ('image', 'annotator_labels')

• Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.

• Contoh ( tfds.as_dataframe ): Tidak ada.

• Kutipan :

@inproceedings{tram,
  author    = {Mark Collier and
               Rodolphe Jenatton and
               Effrosyni Kokiopoulou and
               Jesse Berent},
  editor    = {Kamalika Chaudhuri and
               Stefanie Jegelka and
               Le Song and
               Csaba Szepesv{\'{a} }ri and
               Gang Niu and
               Sivan Sabato},
  title     = {Transfer and Marginalize: Explaining Away Label Noise with Privileged
               Information},
  booktitle = {International Conference on Machine Learning, {ICML} 2022, 17-23 July
               2022, Baltimore, Maryland, {USA} },
  series    = {Proceedings of Machine Learning Research},
  volume    = {162},
  pages     = {4219--4237},
  publisher = { {PMLR} },
  year      = {2022},
  url       = {https://proceedings.mlr.press/v162/collier22a.html},
}
@article{ILSVRC15,
Author = {Olga Russakovsky and Jia Deng and Hao Su and Jonathan Krause and Sanjeev Satheesh and Sean Ma and Zhiheng Huang and Andrej Karpathy and Aditya Khosla and Michael Bernstein and Alexander C. Berg and Li Fei-Fei},
Title = { {ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge} },
Year = {2015},
journal   = {International Journal of Computer Vision (IJCV)},
doi = {10.1007/s11263-015-0816-y},
volume={115},
number={3},
pages={211-252}
}