imagenet_pi

Descriptif :

ImageNet-PI est une version réétiquetée de l'ensemble de données ImageNet standard ILSVRC2012 dans lequel les étiquettes sont fournies par une collection de 16 réseaux de neurones profonds avec différentes architectures pré-formés sur le standard ILSVRC2012. Plus précisément, les modèles pré-formés sont téléchargés à partir de tf.keras.applications.

En plus des nouvelles étiquettes, ImageNet-PI fournit également des métadonnées sur le processus d'annotation sous la forme de confiances des modèles sur leurs étiquettes et des informations supplémentaires sur chaque modèle.

Pour plus d'informations, voir : ImageNet-PI

Page d'accueil : https://github.com/google-research-datasets/imagenet_pi/
Code source : tfds.datasets.imagenet_pi.Builder
Versions :
- 1.0.0 (par défaut) : version initiale.
Taille du téléchargement : Unknown size
Taille du jeu de données : Unknown size
Instructions de téléchargement manuel : cet ensemble de données nécessite que vous téléchargiez manuellement les données sources dans download_config.manual_dir (par défaut, ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) :
manual_dir doit contenir deux fichiers : ILSVRC2012_img_train.tar et ILSVRC2012_img_val.tar. Vous devez vous inscrire sur http://www.image-net.org/download-images afin d'obtenir le lien pour télécharger l'ensemble de données.
Mise en cache automatique ( documentation ): Inconnu
Fractionnements :

Diviser	Exemples

Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'annotator_confidences': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
    'annotator_labels': Tensor(shape=(16,), dtype=int64),
    'clean_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Dtype
	FonctionnalitésDict
annotator_confidences	Tenseur	(16,)	float32
annotator_labels	Tenseur	(16,)	int64
clean_label	Étiquette de classe		int64
nom de fichier	Texte		chaîne
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8

Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): ('image', 'annotator_labels')
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ) : Manquant.
Citation :

@inproceedings{tram,
  author    = {Mark Collier and
               Rodolphe Jenatton and
               Effrosyni Kokiopoulou and
               Jesse Berent},
  editor    = {Kamalika Chaudhuri and
               Stefanie Jegelka and
               Le Song and
               Csaba Szepesv{\'{a} }ri and
               Gang Niu and
               Sivan Sabato},
  title     = {Transfer and Marginalize: Explaining Away Label Noise with Privileged
               Information},
  booktitle = {International Conference on Machine Learning, {ICML} 2022, 17-23 July
               2022, Baltimore, Maryland, {USA} },
  series    = {Proceedings of Machine Learning Research},
  volume    = {162},
  pages     = {4219--4237},
  publisher = { {PMLR} },
  year      = {2022},
  url       = {https://proceedings.mlr.press/v162/collier22a.html},
}
@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}
}

Descriptif :

Pour plus d'informations, voir : ImageNet-PI

Page d'accueil : https://github.com/google-research-datasets/imagenet_pi/
Code source : tfds.datasets.imagenet_pi.Builder
Versions :
- 1.0.0 (par défaut) : version initiale.
Taille du téléchargement : Unknown size
Taille du jeu de données : Unknown size
Instructions de téléchargement manuel : cet ensemble de données nécessite que vous téléchargiez manuellement les données sources dans download_config.manual_dir (par défaut, ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) :
manual_dir doit contenir deux fichiers : ILSVRC2012_img_train.tar et ILSVRC2012_img_val.tar. Vous devez vous inscrire sur http://www.image-net.org/download-images afin d'obtenir le lien pour télécharger l'ensemble de données.
Mise en cache automatique ( documentation ): Inconnu
Fractionnements :

Diviser	Exemples

Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'annotator_confidences': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
    'annotator_labels': Tensor(shape=(16,), dtype=int64),
    'clean_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
})

Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Dtype
	FonctionnalitésDict
annotator_confidences	Tenseur	(16,)	float32
annotator_labels	Tenseur	(16,)	int64
clean_label	Étiquette de classe		int64
nom de fichier	Texte		chaîne
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8

Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): ('image', 'annotator_labels')
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ) : Manquant.
Citation :

@inproceedings{tram,
  author    = {Mark Collier and
               Rodolphe Jenatton and
               Effrosyni Kokiopoulou and
               Jesse Berent},
  editor    = {Kamalika Chaudhuri and
               Stefanie Jegelka and
               Le Song and
               Csaba Szepesv{\'{a} }ri and
               Gang Niu and
               Sivan Sabato},
  title     = {Transfer and Marginalize: Explaining Away Label Noise with Privileged
               Information},
  booktitle = {International Conference on Machine Learning, {ICML} 2022, 17-23 July
               2022, Baltimore, Maryland, {USA} },
  series    = {Proceedings of Machine Learning Research},
  volume    = {162},
  pages     = {4219--4237},
  publisher = { {PMLR} },
  year      = {2022},
  url       = {https://proceedings.mlr.press/v162/collier22a.html},
}
@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}
}