imagenet_v2

설명 :

ImageNet-v2는 원래 라벨링 프로토콜을 밀접하게 따라 수집된 ImageNet 테스트 세트(클래스당 10개)입니다. 각 이미지에는 최소 10명 이상의 MTurk 작업자가 라벨을 지정했으며, 특정 클래스에 대해 선택한 10개 이미지 중에서 어떤 이미지를 포함할지 선택하는 데 사용된 전략에 따라 세 가지 버전의 데이터 세트가 있습니다. 다양한 변형이 어떻게 컴파일되었는지에 대한 자세한 내용은 문서의 섹션 4를 참조하세요.

레이블 공간은 ImageNet2012와 동일합니다. 각 예는 다음 키가 포함된 사전으로 표시됩니다.

'image': 이미지, (H, W, 3)-텐서.
'label': [0, 1000) 범위의 정수입니다.
'file_name': 데이터세트 내의 예시를 식별하는 고유한 문자열입니다.
홈페이지 : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
소스 코드 : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder
버전 :
- 1.0.0 : 초기 버전.
- 2.0.0 : 파일이 업데이트되었습니다.
- 3.0.0 (기본값): 절대 경로에서 데이터 디렉터리에 대한 상대 경로로 file_name을 수정합니다(예: "class_id/filename.jpg").
- 3.1.0 : Hugging Face의 리소스에 대한 새로운 URL입니다.
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'test'`	10,000

기능 구조 :

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

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
파일 이름	텍스트		끈
영상	영상	(없음, 없음, 3)	uint8
상표	클래스 라벨		정수64

감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('image', 'label')
인용 :

@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}
}