- Описание :
ImageNet-LT — это подмножество исходного набора данных ImageNet ILSVRC 2012. Обучающий набор подвергается субдискретизации таким образом, чтобы количество изображений в классе соответствовало распределению с длинными хвостами. Класс с максимальным количеством изображений содержит 1280 примеров, тогда как класс с минимальным количеством изображений содержит только 5 примеров. Набор данных также имеет сбалансированный проверочный набор, который также является подмножеством обучающего набора ImageNet ILSGRC 2012 и содержит 20 изображений на класс. Тестовый набор этого набора данных такой же, как и проверочный набор исходного набора данных ImageNet ILSVRC 2012.
Исходный набор данных ImageNet ILSVRC 2012 должен быть загружен вручную, а его путь должен быть указан с --manual_dir для создания этого набора данных.
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR
Исходный код :
tfds.datasets.imagenet_lt.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): Первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
5.21 MiB
Размер набора данных :
20.92 GiB
Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в
download_config.manual_dir
(по умолчанию~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
manual_dir должен содержать два файла: ILSVRC2012_img_train.tar и ILSVRC2012_img_val.tar. Вам необходимо зарегистрироваться на http://www.image-net.org/download-images , чтобы получить ссылку для загрузки набора данных.Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 50 000 |
'train' | 115 846 |
'validation' | 20 000 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
имя файла | Текст | нить | ||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
этикетка | Метка класса | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
\
@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}
}