イメージネット_v2

説明：

ImageNet-v2 は、元のラベル付けプロトコルに厳密に従って収集された ImageNet テストセット (クラスごとに 10) です。各画像は少なくとも 10 人、場合によってはそれ以上の MTurk ワーカーによってラベル付けされており、特定のクラスに対して選択された 10 枚の中からどの画像を含めるかを選択するために使用される戦略に応じて、データセットには 3 つの異なるバージョンがあります。さまざまなバリアントがどのようにコンパイルされたかについての詳細は、この文書のセクション 4 を参照してください。

ラベル空間はImageNet2012と同じです。各例は、次のキーを持つ辞書として表されます。

'image': イメージ、(H, W, 3) テンソル。
'label': [0, 1000) の範囲の整数。
「file_name」: データセット内のサンプルを識別する一意の文字列。
ホームページ: https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
ソースコード: tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
バージョン:
- 1.0.0 : 初期バージョン。
- 2.0.0 : ファイルが更新されました。
- 3.0.0 (デフォルト): file_name を絶対パスからデータディレクトリに対する相対パスに修正します (例: "class_id/filename.jpg")。
- 3.1.0 : Hugging Face からのリソースの新しい URL。
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:

スプリット	例
`'test'`	10,000

機能の構造:

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

機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ
	特徴辞書
ファイル名	文章		弦
画像	画像	(なし、なし、3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

監視キー( as_supervised doc を参照): ('image', 'label')
引用：

@inproceedings{recht2019imagenet,
  title={Do ImageNet Classifiers Generalize to ImageNet?},
  author={Recht, Benjamin and Roelofs, Rebecca and Schmidt, Ludwig and Shankar, Vaishaal},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  pages={5389--5400},
  year={2019}
}