- الوصف :
Imagenet2012Fewshot هي مجموعة فرعية من مجموعة بيانات ImageNet ILSVRC 2012 الأصلية. تشترك مجموعة البيانات في نفس مجموعة التحقق مثل مجموعة بيانات ImageNet ILSVRC 2012 الأصلية. ومع ذلك ، فإن مجموعة التدريب مقسمة إلى عينات فرعية بطريقة تسمية متوازنة. في تكوين 5shot
، يتم أخذ عينات من 5 صور لكل ملصق أو 5000 صورة ؛ وفي تكوين 10shot
، يتم أخذ عينات من 10 صور لكل ملصق أو 10000 صورة.
الصفحة الرئيسية : http://image-net.org/
كود المصدر :
tfds.datasets.imagenet2012_fewshot.Builder
إصدارات :
-
2.0.0
: إصلاح بطاقات التحقق من الصحة. -
2.0.1
: إصلاح الترميز. لا توجد تغييرات من وجهة نظر المستخدم. 3.0.0
: إصلاح التلوين على 12 صورة تقريبًا (CMYK -> RGB). تنسيق ثابت من أجل التناسق (تحويل صورة png المفردة إلى Jpeg). جيل أسرع قراءة مباشرة من الأرشيف.4.0.0
: (غير منشورة)5.0.0
: واجهة برمجة تطبيقات جديدة مقسمة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )5.0.1
(افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.5.1.0
: تمت إضافة تقسيم الاختبار.
-
حجم التنزيل :
Unknown size
إرشادات التنزيل اليدوي : تتطلب مجموعة البيانات هذه تنزيل بيانات المصدر يدويًا إلى
download_config.manual_dir
(الإعدادات الافتراضية على~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
يجب أن يحتوي manual_dir على ملفين: ILSVRC2012_img_train.tar و ILSVRC2012_img_val.tar. تحتاج إلى التسجيل على https://image-net.org/download-images للحصول على الرابط لتنزيل مجموعة البيانات.التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
اسم الملف | نص | سلسلة | ||
صورة | صورة | (لا شيء ، لا شيء ، 3) | uint8 | |
ضع الكلمة المناسبة | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند
as_supervised
):('image', 'label')
الاقتباس :
@article{ILSVRC15,
Author = {Olga Russakovsky and Jia Deng and Hao Su and Jonathan Krause and Sanjeev Satheesh and Sean Ma and Zhiheng Huang and Andrej Karpathy and Aditya Khosla and Michael Bernstein and Alexander C. Berg and Li Fei-Fei},
Title = { {ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge} },
Year = {2015},
journal = {International Journal of Computer Vision (IJCV)},
doi = {10.1007/s11263-015-0816-y},
volume={115},
number={3},
pages={211-252}
}
imagenet2012_fewshot / 1shot (التكوين الافتراضي)
وصف التكوين : لقطة واحدة من إجمالي مجموعة تدريب ImageNet.
حجم مجموعة البيانات :
6.46 GiB
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'train' | 1،000 |
'tune' | 1،000 |
'validation' | 50000 |
- الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
imagenet2012_fewshot / 5shot
وصف التكوين : 5 لقطات من إجمالي مجموعة تدريب ImageNet.
حجم مجموعة البيانات :
6.88 GiB
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'train' | 5000 |
'tune' | 1،000 |
'validation' | 50000 |
- الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
imagenet2012_fewshot / 10shot
وصف التكوين : 10 لقطات من إجمالي مجموعة تدريب ImageNet.
حجم مجموعة البيانات :
7.42 GiB
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'train' | 10000 |
'tune' | 1،000 |
'validation' | 50000 |
- الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):