imagenet_v2

ImageNet-v2는 원래 라벨링 프로토콜을 밀접하게 따라 수집된 ImageNet 테스트 세트(클래스당 10개)입니다. 각 이미지에는 최소 10명의 MTurk 작업자가 레이블을 지정했으며, 해당 클래스에 대해 선택한 10개 이미지 중 포함할 이미지를 선택하는 데 사용된 전략에 따라 세 가지 버전의 데이터 세트가 있습니다. 다양한 변형이 컴파일된 방법에 대한 자세한 내용은 문서의 섹션 4를 참조하십시오.

레이블 공간은 ImageNet2012와 동일합니다. 각 예제는 다음 키가 있는 사전으로 표시됩니다.

  • '이미지': 이미지, a (H, W, 3)-텐서.
  • 'label': [0, 1000) 범위의 정수입니다.
  • 'file_name': 데이터세트 내에서 예를 식별하는 고유한 문자열입니다.

  • 홈페이지 : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2

  • 소스 코드 : tfds.image_classification.ImagenetV2

  • 버전 :

    • 1.0.0 : 초기 버전.
    • 2.0.0 : 파일 업데이트.
    • 3.0.0 (기본값) : 데이터 디렉토리에 수정 FILE_NAME, 절대 경로에서 경로를 기준으로, 즉 "CLASS_ID / filename.jpg".
  • 자동 캐시 ( 문서 ) : 없음

  • 분할 :

나뉘다
'test' 10,000
  • 특징 :
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),
})
@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(기본 구성)

  • 다운로드 크기 : 1.18 GiB

  • 데이터 집합의 크기 : 1.16 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ) :

심상

imagenet_v2/threshold-0.7

  • 다운로드 크기 : 1.16 GiB

  • 데이터 집합의 크기 : 1.15 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ) :

심상

imagenet_v2/topimages

  • 다운로드 크기 : 1.16 GiB

  • 데이터 집합의 크기 : 1.14 GiB

  • 그림 ( tfds.show_examples ) :

심상