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imagenet_v2

可視化：知ってあなたのデータに探検
説明：

ImageNet-v2は、元のラベリング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。各画像には、少なくとも10人のMTurkワーカー、場合によってはそれ以上のラベルが付けられています。特定のクラス用に選択された10個の画像の中から含める画像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の詳細については、ペーパーのセクション4を参照してください。

ラベルスペースは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'：画像、（H、W、3）-テンソル。
'label'：範囲[0、1000）の整数。
'file_name'：データセット内の例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.image_classification.ImagenetV2
バージョン：
- 1.0.0 ：初期バージョン。
- 2.0.0 ：ファイルの更新。
- 3.0.0 （デフォルト）：データディレクトリに修正file_nameに、絶対パスからの相対パス、すなわち：「CLASS_ID / filename.jpg」。
オートキャッシュされた（ドキュメント）：いいえ
スプリット：

スプリット	例
`'test'`	10,000

特長：

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

教師付きキー（参照as_supervisedドキュメントを）： ('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}
}