imagenet2012_real

• وصف :

تحتوي مجموعة البيانات هذه على صور التحقق من صحة ILSVRC-2012 (ImageNet) معززة بمجموعة جديدة من التسميات "المعاد تقييمها" (ReaL) من ورقة "هل انتهينا من ImageNet"، راجع https://arxiv.org/abs/2006.07159 هذه يتم جمع التسميات باستخدام البروتوكول المحسن، مما يؤدي إلى تعليقات توضيحية متعددة التسميات وأكثر دقة.

ملاحظة مهمة: حوالي 3500 مثال لا تحتوي على أي تصنيف، ويجب استبعادها من المتوسط ​​عند حساب الدقة . إحدى الطرق الممكنة للقيام بذلك هي باستخدام كود NumPy التالي:

is_correct = [pred in real_labels[i] for i, pred in enumerate(predictions) if real_labels[i]]
real_accuracy = np.mean(is_correct)

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/google-research/reassessed-imagenet

• كود المصدر : tfds.datasets.imagenet2012_real.Builder

• الإصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): الإصدار الأولي

• حجم التحميل : 379.37 KiB

• حجم مجموعة البيانات : 6.25 GiB

• تعليمات التنزيل اليدوي : تتطلب مجموعة البيانات هذه تنزيل البيانات المصدر يدويًا إلى download_config.manual_dir (الإعداد الافتراضي هو ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  يجب أن يحتوي ملف manual_dir على ملف ILSVRC2012_img_val.tar . تحتاج إلى التسجيل في http://www.image-net.org/download-images حتى تتمكن من الحصول على الرابط لتنزيل مجموعة البيانات.

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): ('image', 'real_label')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@article{beyer2020imagenet,
  title={Are we done with ImageNet?},
  author={Lucas Beyer and Olivier J. Henaff and Alexander Kolesnikov and Xiaohua Zhai and Aaron van den Oord},
  journal={arXiv preprint arXiv:2002.05709},
  year={2020}
}
@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}
}