imagenet_v2
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
ImageNet-v2 عبارة عن مجموعة اختبار ImageNet (10 لكل فئة) تم جمعها عن طريق اتباع بروتوكول وضع العلامات الأصلي عن كثب. تم تصنيف كل صورة بواسطة ما لا يقل عن 10 من العاملين في MTurk، وربما أكثر، واعتمادًا على الإستراتيجية المستخدمة لتحديد الصور التي سيتم تضمينها من بين الصور العشر المختارة للفئة المحددة، هناك ثلاثة إصدارات مختلفة من مجموعة البيانات. يرجى الرجوع إلى القسم الرابع من الورقة لمزيد من التفاصيل حول كيفية تجميع المتغيرات المختلفة.
مساحة التسمية هي نفس مساحة ImageNet2012. يتم تمثيل كل مثال على شكل قاموس بالمفاتيح التالية:
- 'image': الصورة، موتر (H، W، 3).
- 'label': عدد صحيح في النطاق [0، 1000).
'file_name': لدغة فريدة تحدد المثال داخل مجموعة البيانات.
الصفحة الرئيسية : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
كود المصدر : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
الإصدارات :
-
1.0.0 : النسخة الأولية. -
2.0.0 : تم تحديث الملفات. -
3.0.0 (افتراضي): إصلاح اسم_الملف، من المسار المطلق إلى المسار المتعلق بدليل البيانات، أي: "class_id/filename.jpg". -
3.1.0 : عناوين URL جديدة للموارد من Hugging Face.
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
| ينقسم | أمثلة |
|---|
'test' | 10.000 |
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
| ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
|---|
| المميزاتDict | | | |
| اسم الملف | نص | | خيط | |
| صورة | صورة | (لا شيء، لا شيء، 3) | uint8 | |
| ملصق | ClassLabel | | int64 | |
@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}
}
imagenet_v2/matched-frequency (التكوين الافتراضي)
imagenet_v2/threshold-0.7
imagenet_v2/topimages
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-06-01 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2024-06-01 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# imagenet_v2\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nImageNet-v2 is an ImageNet test set (10 per class) collected by closely\nfollowing the original labelling protocol. Each image has been labelled by at\nleast 10 MTurk workers, possibly more, and depending on the strategy used to\nselect which images to include among the 10 chosen for the given class there are\nthree different versions of the dataset. Please refer to section four of the\npaper for more details on how the different variants were compiled.\n\nThe label space is the same as that of ImageNet2012. Each example is represented\nas a dictionary with the following keys:\n\n- 'image': The image, a (H, W, 3)-tensor.\n- 'label': An integer in the range \\[0, 1000).\n- 'file_name': A unique sting identifying the example within the dataset.\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://github.com/modestyachts/ImageNetV2\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.datasets.imagenet_v2.Builder`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/datasets/imagenet_v2/imagenet_v2_dataset_builder.py)\n\n- **Versions**:\n\n - `1.0.0`: Initial version.\n - `2.0.0`: Files updated.\n - **`3.0.0`** (default): Fix file_name, from absolute path to path relative to data directory, ie: \"class_id/filename.jpg\".\n - `3.1.0`: New URLs for resources from Hugging Face.\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------|----------|\n| `'test'` | 10,000 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'file_name': Text(shape=(), dtype=string),\n 'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|-----------|--------------|-----------------|--------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| file_name | Text | | string | |\n| image | Image | (None, None, 3) | uint8 | |\n| label | ClassLabel | | int64 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('image', 'label')`\n\n- **Citation**:\n\n @inproceedings{recht2019imagenet,\n title={Do ImageNet Classifiers Generalize to ImageNet?},\n author={Recht, Benjamin and Roelofs, Rebecca and Schmidt, Ludwig and Shankar, Vaishaal},\n booktitle={International Conference on Machine Learning},\n pages={5389--5400},\n year={2019}\n }\n\nimagenet_v2/matched-frequency (default config)\n----------------------------------------------\n\n- **Download size** : `1.18 GiB`\n\n- **Dataset size** : `1.16 GiB`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nimagenet_v2/threshold-0.7\n-------------------------\n\n- **Download size** : `1.16 GiB`\n\n- **Dataset size** : `1.15 GiB`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nimagenet_v2/topimages\n---------------------\n\n- **Download size** : `1.16 GiB`\n\n- **Dataset size** : `1.14 GiB`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples..."]]
