imagenet_v2

• Tanım :

ImageNet-v2, orijinal etiketleme protokolünü yakından takip ederek toplanan bir ImageNet test setidir (sınıf başına 10 adet). Her görüntü en az 10, muhtemelen daha fazla MTurk çalışanı tarafından etiketlenmiştir ve verilen sınıf için seçilen 10 görüntü arasında hangi görüntülerin dahil edileceğini seçmek için kullanılan stratejiye bağlı olarak veri kümesinin üç farklı versiyonu vardır. Farklı varyantların nasıl derlendiğine ilişkin daha fazla ayrıntı için lütfen makalenin dördüncü bölümüne bakın.

Etiket alanı ImageNet2012'ninkiyle aynıdır. Her örnek aşağıdaki anahtarlara sahip bir sözlük olarak temsil edilir:

• 'görüntü': Görüntü, a (H, W, 3)-tensörü.
• 'etiket': [0, 1000) aralığında bir tamsayı.

• 'dosya_adı': Veri kümesi içindeki örneği tanımlayan benzersiz bir dize.

• Ana sayfa : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2

• Kaynak kodu : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder

• Sürümler :

  • 1.0.0 : İlk sürüm.
  • 2.0.0 : Dosyalar güncellendi.
  • 3.0.0 (varsayılan): Dosya_adı'nı mutlak yoldan veri dizinine göre yola doğru düzeltin, yani: "sınıf_id/dosyaadı.jpg".
  • 3.1.0 : Hugging Face'in kaynakları için yeni URL'ler.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'test'	10.000

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
dosya adı	Metin		sicim
görüntü	Resim	(Yok, Yok, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): ('image', 'label')

• Alıntı :

@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 (varsayılan yapılandırma)

• İndirme boyutu : 1.18 GiB

• Veri kümesi boyutu : 1.16 GiB

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_v2/threshold-0.7

• İndirme boyutu : 1.16 GiB

• Veri kümesi boyutu : 1.15 GiB

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_v2/topimages

• İndirme boyutu : 1.16 GiB

• Veri kümesi boyutu : 1.14 GiB

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):