ILSVRC2012数据集介绍
转载自:https://blog.csdn.net/qq_43205738/article/details/86543766
简介
这是ILSVRC2012开发工具包的文档。
如有问题、评论或bug报告,请联系ilsvrc2012@image-net.org。
数据集
需要注意的是,低等级synsets在ImageNet中可能有子类,但是对于ILSVRC 2012,我们不考虑它们的子类别。即ILSVRC 2012可以看作是完整ImageNet的“修剪”版本。
所有关于synsets的信息都在data/meta.mat中的“synsets”数组中。可以在Matlab中访问它,输入:
load data/meta.mat;
synsets
synsets = 1x1 struct array with fields:ILSVRC2012_IDWNIDwordsglossnum_childrenchildrenwordnet_heightnum_train_images
'WNID’是一个synset的WordNet ID。它是ImageNet或WordNet中synset的唯一标识。训练图像的tar文件使用WNID命名。此外,它还用于命名单个训练图像。
'num_children’是该synset的子类数量。对于所有低等级synsets,它都是零;对于高等级synsets,它是非零的。
'children’是该synset的子类的ILSVRC2012_IDs组成的向量。
'wordnet_height’是指在完整ImageNet/WordNet层次结构中的到其子节点(子类)的最长路径的长度(完整ImageNet层次结构中的叶子节点的wordnet_height为0)。
层次结构根的ILSVRC2012_ID为1001,即synset“实体”。
每个synset都有一个tar文件,由其WNID命名。图像文件命名为x_y.JPEG,其中x是synset的WNID, y是一个整数(不是固定的长度,也不一定是连续的)。所有图像都是JPEG格式。
总共有1281167张图片用于训练。每个synset的图像数量从732到1300不等。
ILSVRC2012_val_00000001.JPEGILSVRC2012_val_00000002.JPEG...ILSVRC2012_val_00049999.JPEGILSVRC2012_val_00050000.JPEG
ILSVRC2012_test_00000001.JPEGILSVRC2012_test_00000002.JPEG...ILSVRC2012_test_00099999.JPEGILSVRC2012_test_00100000.JPEG
有关边框注释(Bounding Boxes)的更多信息,请访问:
http://www.image-net.org/download-bboxes
提交和评估
100,000张测试图像(从ILSVRC2012_test_00000001到ILSVRC2012_test_0100000.JPEG JPEG。)的格式都应该相同。
./evaluation/demo.val.pred.txt for Task 1./evaluation/demo.val.pred.det.txt for Task 2
./evaluation/eval_flat.m
./evaluation/eval_localization_flat.m
要查看使用这些程序评估验证结果的演示示例,请在“evaluation”文件夹中启动Matlab并输入;
demo_eval;
pred_file = demo.val.pred.txtground_truth_file =../data/ILSVRC2012_validation_ground_truth.txtTask 1: # guesses vs flat error1.0000 0.99902.0000 0.99803.0000 0.99724.0000 0.99625.0000 0.9950pred_localization_file =demo.val.pred.det.txtground_truth_file =../data/ILSVRC2012_validation_ground_truth.txtPlease enter the path to the Validation bounding box annotations directory: ~/AnnoVal/vallocalization_ground_truth_dir =~/AnnoVal/valTask 2: # guesses vs flat error1.0000 1.00002.0000 0.99993.0000 0.99984.0000 0.99975.0000 0.9996
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