- 説明:
ImageNet-v2 は、元のラベル付けプロトコルに厳密に従って収集された ImageNet テスト セット (クラスごとに 10) です。各画像は少なくとも 10 人、場合によってはそれ以上の MTurk ワーカーによってラベル付けされており、特定のクラスに対して選択された 10 枚の中からどの画像を含めるかを選択するために使用される戦略に応じて、データセットには 3 つの異なるバージョンがあります。さまざまなバリアントがどのようにコンパイルされたかについての詳細は、この文書のセクション 4 を参照してください。
ラベル空間はImageNet2012と同じです。各例は、次のキーを持つ辞書として表されます。
- 'image': イメージ、(H, W, 3) テンソル。
- 'label': [0, 1000) の範囲の整数。
「file_name」: データセット内のサンプルを識別する一意の文字列。
バージョン:
-
1.0.0
: 初期バージョン。 -
2.0.0
: ファイルが更新されました。 -
3.0.0
(デフォルト): file_name を絶対パスからデータ ディレクトリに対する相対パスに修正します (例: "class_id/filename.jpg")。 -
3.1.0
: Hugging Face からのリソースの新しい URL。
-
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 10,000 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ファイル名 | 文章 | 弦 | ||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):('image', 'label')
引用:
@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-frequency (デフォルト設定)
ダウンロードサイズ:
1.18 GiB
データセットのサイズ:
1.16 GiB
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/threshold-0.7
ダウンロードサイズ:
1.16 GiB
データセットのサイズ:
1.15 GiB
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
imagenet_v2/topimages
ダウンロードサイズ:
1.16 GiB
データセットのサイズ:
1.14 GiB
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):