imagenet_v2

• Visualização : Explorar em Conheça seus dados north_east

• Descrição :

ImageNet-v2 é um conjunto de teste ImageNet (10 por classe) coletado seguindo de perto o protocolo de rotulagem original. Cada imagem foi rotulada por pelo menos 10 trabalhadores do MTurk, possivelmente mais, e dependendo da estratégia usada para selecionar quais imagens incluir entre as 10 escolhidas para determinada classe, existem três versões diferentes do conjunto de dados. Consulte a seção quatro do documento para obter mais detalhes sobre como as diferentes variantes foram compiladas.

O espaço do rótulo é o mesmo do ImageNet2012. Cada exemplo é representado como um dicionário com as seguintes chaves:

• 'image': A imagem, um (H, W, 3)-tensor.
• 'rótulo': Um número inteiro no intervalo [0, 1000).

• 'file_name': Uma sequência única que identifica o exemplo dentro do conjunto de dados.

• Página inicial : https://github.com/modestyachts/ImageNetV2

• Código-fonte : tfds.datasets.imagenet_v2.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 : Versão inicial.
  • 2.0.0 : Arquivos atualizados.
  • 3.0.0 (padrão): Corrige file_name, do caminho absoluto para o caminho relativo ao diretório de dados, ou seja: "class_id/filename.jpg".
  • 3.1.0 : Novos URLs para recursos do Hugging Face.

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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

• Documentação do recurso :

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Citação :

@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/frequência combinada (configuração padrão)

• Tamanho do download : 1.18 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 1.16 GiB

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_v2/threshold-0.7

• Tamanho do download : 1.16 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 1.15 GiB

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

imagenet_v2/topimages

• Tamanho do download : 1.16 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 1.14 GiB

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):