imagenet_v2
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
ImageNet-v2 হল একটি ImageNet পরীক্ষা সেট (প্রতি শ্রেণীতে 10) মূল লেবেলিং প্রোটোকলকে ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণ করে সংগ্রহ করা হয়। প্রতিটি ছবিকে কমপক্ষে 10 জন এমটার্ক কর্মী দ্বারা লেবেল করা হয়েছে, সম্ভবত আরও বেশি, এবং প্রদত্ত শ্রেণীর জন্য নির্বাচিত 10 টির মধ্যে কোন চিত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে তা নির্বাচন করতে ব্যবহৃত কৌশলের উপর নির্ভর করে ডেটাসেটের তিনটি ভিন্ন সংস্করণ রয়েছে। বিভিন্ন রূপগুলি কীভাবে সংকলিত হয়েছিল সে সম্পর্কে আরও বিশদ বিবরণের জন্য অনুগ্রহ করে কাগজের চারটি বিভাগ দেখুন।
লেবেল স্থান ImageNet2012 এর মতোই। প্রতিটি উদাহরণ নিম্নলিখিত কীগুলির সাথে একটি অভিধান হিসাবে উপস্থাপিত হয়:
- 'চিত্র': চিত্র, a (H, W, 3)-টেনসর।
- 'লেবেল': পরিসরে একটি পূর্ণসংখ্যা [0, 1000)।
'file_name': একটি অনন্য স্টিং ডেটাসেটের মধ্যে উদাহরণ সনাক্ত করে।
হোমপেজ : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
সোর্স কোড : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
সংস্করণ :
-
1.0.0
: প্রাথমিক সংস্করণ। -
2.0.0
: ফাইল আপডেট করা হয়েছে। -
3.0.0
(ডিফল্ট): ফাইল_নাম ঠিক করুন, ডেটা ডিরেক্টরির সাথে সম্পর্কিত পরম পাথ থেকে পাথ পর্যন্ত, যেমন: "class_id/filename.jpg"। -
3.1.0
: Hugging Face থেকে রিসোর্সের জন্য নতুন URLs।
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|
'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),
})
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|
| ফিচারসডিক্ট | | | |
ফাইল_নাম | পাঠ্য | | স্ট্রিং | |
ইমেজ | ছবি | (কোনটিই নয়, 3) | uint8 | |
লেবেল | ক্লাসলেবেল | | 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/মিলিত-ফ্রিকোয়েন্সি (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

imagenet_v2/থ্রেশহোল্ড-0.7

imagenet_v2/topimages

অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2024-06-01 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2024-06-01 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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..."]]