Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

imagenet_v2

Hình ảnh: Khám phá trong Know dữ liệu của bạn
Mô tả:

ImageNet-v2 là bộ kiểm tra ImageNet (10 cho mỗi lớp) được thu thập bằng cách tuân thủ chặt chẽ giao thức ghi nhãn ban đầu. Mỗi hình ảnh đã được gắn nhãn bởi ít nhất 10 nhân viên MTurk, có thể nhiều hơn, và tùy thuộc vào chiến lược được sử dụng để chọn hình ảnh nào được đưa vào trong số 10 hình ảnh được chọn cho lớp nhất định, có ba phiên bản khác nhau của tập dữ liệu. Vui lòng tham khảo phần bốn của bài báo để biết thêm chi tiết về cách các biến thể khác nhau được biên soạn.

Không gian nhãn giống như không gian của ImageNet2012. Mỗi ví dụ được biểu diễn dưới dạng một từ điển với các khóa sau:

'image': Hình ảnh, a (H, W, 3) -tensor.
'label': Một số nguyên trong phạm vi [0, 1000).
'file_name': Một dấu chấm duy nhất xác định ví dụ trong tập dữ liệu.
Trang chủ: https://github.com/modestyachts/ImageNetV2
Source code: tfds.image_classification.ImagenetV2
phiên bản:
- 1.0.0 : Phiên bản ban đầu.
- 2.0.0 : tập tin cập nhật.
- 3.0.0 (mặc định): Fix file_name, từ đường dẫn tuyệt đối tới đường dẫn tương đối đến thư mục dữ liệu, ví dụ: "class_id / filename.jpg".
Tự động lưu trữ ( tài liệu ): Không
tách:

Tách ra	Các ví dụ
`'test'`	10.000

Các tính năng:

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),
})

Phím giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'label')
Trích dẫn:

@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}
}