imagenet_lt

• 설명 :

ImageNet-LT는 원본 ImageNet ILSVRC 2012 데이터 세트의 하위 집합입니다. 트레이닝 세트는 클래스당 이미지 수가 긴 꼬리 분포를 따르도록 서브샘플링됩니다. 최대 이미지 수가 있는 클래스는 1,280개의 예제를 포함하는 반면 이미지 수가 가장 적은 클래스는 5개의 예제만 포함합니다. 이 데이터 세트에는 ImageNet ILSVRC 2012 교육 세트의 하위 세트이기도 한 균형 잡힌 유효성 검사 세트가 있으며 클래스당 20개의 이미지가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트의 테스트 세트는 원본 ImageNet ILSVRC 2012 데이터 세트의 검증 세트와 동일합니다.

원본 ImageNet ILSVRC 2012 데이터 세트는 수동으로 다운로드해야 하며 이 데이터 세트를 생성하려면 해당 경로를 --manual_dir로 설정해야 합니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR

• 소스 코드 : tfds.datasets.imagenet_lt.Builder

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스.

• 다운로드 크기 : 5.21 MiB

• 데이터세트 크기 : 20.92 GiB

• 수동 다운로드 지침 : 이 데이터 세트는 원본 데이터를 download_config.manual_dir 에 수동으로 다운로드해야 합니다(기본값은 ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ).
  manual_dir에는 ILSVRC2012_img_train.tar 및 ILSVRC2012_img_val.tar의 두 파일이 포함되어야 합니다. 데이터 세트를 다운로드할 수 있는 링크를 받으려면 http://www.image-net.org/download-images 에 등록해야 합니다.

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('image', 'label')

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

\
@inproceedings{openlongtailrecognition,
  title={Large-Scale Long-Tailed Recognition in an Open World},
  author={Liu, Ziwei and Miao, Zhongqi and Zhan, Xiaohang and Wang, Jiayun and Gong, Boqing and Yu, Stella X.},
  booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2019},
  url={https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR}
}