imagenet_v2

  • Sự miêu tả :

ImageNet-v2 là bộ thử nghiệm ImageNet (10 bộ 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 sẽ 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 viết để biết thêm chi tiết về cách biên soạn các biến thể khác nhau.

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

  • 'hình ảnh': Hình ảnh, một tenxơ (H, W, 3).
  • 'nhãn': Một số nguyên trong phạm vi [0, 1000).

  • 'file_name': Một thông tin duy nhất xác định ví dụ trong tập dữ liệu.

  • Trang chủ : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2

  • Mã nguồn : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder

  • Phiên bản :

    • 1.0.0 : Phiên bản đầu tiên.
    • 2.0.0 : Đã cập nhật tệp.
    • 3.0.0 (mặc định): Sửa file_name, từ đường dẫn tuyệt đối đến đường dẫn liên quan đến thư mục dữ liệu, tức là: "class_id/filename.jpg".
    • 3.1.0 : URL mới cho tài nguyên từ Ôm Mặt.

  • Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

  • Chia tách :

Tách ra Ví dụ
'test' 10.000
  • Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
tên_tệp Chữ sợi dây
hình ảnh Hình ảnh (Không, Không, 3) uint8
nhãn Nhãn lớp int64

  • Khóa được 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}
}

imagenet_v2/matched-tần số (cấu hình mặc định)

  • Kích thước tải xuống : 1.18 GiB

  • Kích thước tập dữ liệu : 1.16 GiB

  • Hình ( tfds.show_examples ):

Hình dung

imagenet_v2/ngưỡng-0.7

  • Kích thước tải xuống : 1.16 GiB

  • Kích thước tập dữ liệu : 1.15 GiB

  • Hình ( tfds.show_examples ):

Hình dung

imagenet_v2/topimages

  • Kích thước tải xuống : 1.16 GiB

  • Kích thước tập dữ liệu : 1.14 GiB

  • Hình ( tfds.show_examples ):

Hình dung