imagenet_v2
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
ImageNet-v2 הוא ערכת בדיקות של ImageNet (10 לכל כיתה) שנאספה על ידי הקפדה על פרוטוקול התיוג המקורי. כל תמונה סומנה על ידי לפחות 10 עובדי MTurk, אולי יותר, ובהתאם לאסטרטגיה המשמשת כדי לבחור אילו תמונות לכלול בין 10 שנבחרו למחלקה הנתונה יש שלוש גרסאות שונות של מערך הנתונים. אנא עיין בסעיף רביעי של המאמר לפרטים נוספים על אופן הידור של הגרסאות השונות.
שטח התווית זהה לזה של ImageNet2012. כל דוגמה מיוצגת כמילון עם המפתחות הבאים:
- 'תמונה': התמונה, טנסור (H, W, 3).
- 'תווית': מספר שלם בטווח [0, 1000).
'שם_קובץ': עוקץ ייחודי המזהה את הדוגמה בתוך מערך הנתונים.
דף הבית : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
קוד מקור : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
גרסאות :
-
1.0.0
: גרסה ראשונית. -
2.0.0
: קבצים עודכנו. -
3.0.0
(ברירת מחדל): תקן file_name, מנתיב מוחלט לנתיב ביחס לספריית הנתונים, כלומר: "class_id/filename.jpg". -
3.1.0
: כתובות URL חדשות למשאבים מ-Huging Face.
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|
'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),
})
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|
| FeaturesDict | | | |
שם קובץ | טֶקסט | | חוּט | |
תמונה | תמונה | (אין, אין, 3) | uint8 | |
תווית | 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 (תצורת ברירת המחדל)

imagenet_v2/threshold-0.7

imagenet_v2/topimages

אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-06-01 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-06-01 (שעון UTC)."],[],[],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..."]]