イメージネット

  • 説明：

Imagenette は、Imagenet データセットから簡単に分類された 10 個のクラスのサブセットです。これはもともと FastAI の Jeremy Howard によって作成されました。 Imagenet データセットの小規模バージョンをまとめる背後にある目的は、主に、Imagenet 全体で新しいアイデア/アルゴリズム/実験を実行するには時間がかかるためです。

このバージョンのデータセットを使用すると、研究者や実践者はアイデアをすぐに試したり、他の人と共有したりできます。データセットには 3 つのバリエーションがあります。

  • フルサイズ
  • 320ピクセル
  • 160ピクセル
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形Dタイプ説明
特徴辞書
画像画像(なし、なし、3) uint8
ラベルクラスラベルint64
@misc{imagenette,
  author    = "Jeremy Howard",
  title     = "imagenette",
  url       = "https://github.com/fastai/imagenette/"
}

imagenette/full-size-v2 (デフォルト設定)

  • 構成の説明: フルサイズのバリアント。

  • ダウンロードサイズ: 1.45 GiB

  • データセットのサイズ: 1.46 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット例
'train' 9,469
'validation' 3,925

視覚化

イメージネット/320px-v2

  • 設定の説明: 320px バリアント。

  • ダウンロードサイズ: 325.84 MiB

  • データセットのサイズ: 332.71 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット例
'train' 9,469
'validation' 3,925

視覚化

イメージネット/160px-v2

  • 設定の説明: 160px バリアント。

  • ダウンロードサイズ: 94.42 MiB

  • データセットのサイズ: 102.10 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 分割:

スプリット例
'train' 9,469
'validation' 3,925

視覚化

イメージネット/フルサイズ

  • 構成の説明: フルサイズのバリアント。

  • ダウンロードサイズ: 1.45 GiB

  • データセットのサイズ: 1.46 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット例
'train' 12,894
'validation' 500

視覚化

イメージネット/320px

  • 設定の説明: 320px バリアント。

  • ダウンロードサイズ: 325.48 MiB

  • データセットのサイズ: 332.71 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット例
'train' 12,894
'validation' 500

視覚化

イメージネット/160px

  • 設定の説明: 160px バリアント。

  • ダウンロードサイズ: 94.18 MiB

  • データセットのサイズ: 102.10 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 分割:

スプリット例
'train' 12,894
'validation' 500

視覚化