ImageNet (ILSVRC 2012)
أسماء أخرى: tfds:imagenet2012
نظرة عامة
مجموعة بيانات ImageNet (ILSVRC 2012) في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 1,431,167 (مجموع الأقسام: test، train، validation). عدد الفئات: 1,000. المهام: Density Estimation، Image Classification، Image Generation.
الوصف (من المصدر)
ILSVRC 2012, commonly known as 'ImageNet' is an image dataset organized according to the WordNet hierarchy. Each meaningful concept in WordNet, possibly described by multiple words or word phrases, is called a "synonym set" or "synset". There are more than 100,000 synsets in WordNet, majority of them are nouns (80,000+). In ImageNet, we aim to provide on average 1000 images to illustrate each synset. Images of each concept are quality-controlled and human-annotated. In its completion, we hope ImageNet will offer tens of millions of cleanly sorted images for most of the concepts in the WordNet hierarchy. The test split contains 100K images but no labels because no labels have been publicly released. We provide support for the test split from 2012 with the minor patch released on October 10, 2019. In order to manually download this data, a user must perform the following operations: 1. Download the 2012 test split available here. 2. Download the October 10, 2019 patch. There is a Google Drive link to the patch provided on the same page. 3. Combine the two tar-balls, manually overwriting any images in the original archive with images from the patch. According to the instructions on image-net.org, this procedure overwrites just a few images. The resulting tar-ball may then be processed by TFDS. To assess the accuracy of a model on the ImageNet test split, one must run inference on all images in the split, export those results to a text file that must be uploaded to the ImageNet evaluation server. The maintainers of the ImageNet evaluation server permits a single user to submit up to 2 submissions per week in order to prevent overfitting. To evaluate the accuracy on the test split, one must first create an account at image-net.org. This account must be approved by the site administrator. After the account is created, one can submit the results to the test server at https://image-net.org/challenges/LSVRC/eval_server.php The submission consists of several ASCII text files corresponding to multiple tasks. The task of interest is "Classification submission (top-5 cls error)". A sample of an exported text file looks like the following: ``` 771 778 794 387 650 363 691 764 923 427 737 369 430 531 124 755 930 755 59 168 ``` The export format is described in full in "readme.txt" within the 2013 development kit available here: https://image-net.org/data/ILSVRC/2013/ILSVRC2013_devkit.tgz Please see the section entitled "3.3 CLS-LOC submission format". Briefly, the format of the text file is 100,000 lines corresponding to each image in the test split. Each line of integers correspond to the rank-ordered, top 5 predictions for each test image. The integers are 1-indexed corresponding to the line number in the corresponding labels file. See labels.txt.
- المجال
- الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
- نوع البيانات
- صور
- المهام
- Density Estimation، Image Classification، Image Generation
- التخصصات الفرعية
- تصنيف الصور (Image Classification)، توليد الصور (Image Generation)
- اللغات
- en
- الوسوم
- en
الإحصائيات والبنية
- عدد العينات
- 1٬431٬167
- عدد الفئات
- 1٬000
- عدد الخصائص
- غير متوفر
- عدد المشاركين/الحالات
- غير متوفر
- عدد الصور
- غير متوفر
- عدد الملفات
- غير متوفر
- الحجم
- غير متوفر
- الصيغ
- غير متوفر
- القيم المفقودة
- غير متوفر
ملاحظة العينات: مجموع الأقسام: test، train، validation.
الترخيص والوصول
- الترخيص
- غير معروف — لم يُذكر ترخيص صريح في المصادر المعتمدة
- توثيق الترخيص
- غير معروف
- الاستخدام التجاري
- غير معروف
- إعادة التوزيع
- غير معروف
- اشتراط النسبة
- غير معروف
- طريقة الوصول
- زيارة المصدر
- قيود الوصول
- غير متوفر
- شروط الاستخدام
- غير متوفر
لم يُعثر على ترخيص صريح في المصادر المستخدمة؛ لا تفترض أي إذن قبل مراجعة المصدر الأصلي.
راجع دائماً شروط الناشر الأصلي قبل الاستخدام؛ المستكشف لا يمنح أي ترخيص.
المصدر والتنزيل
- المنصة
- TensorFlow Datasets catalog
- الناشر/المصدر
- TensorFlow Datasets (TFDS)
- المعرّف في المصدر
- tfds:imagenet2012
- DOI
- غير متوفر
- مصدر البيانات الوصفية
- tfds
- آخر تحديث للبيانات الوصفية
- 2026-11-14
- الصفحة الأصلية
image-net.org - التوثيق
www.tensorflow.org - بطاقة البيانات
www.tensorflow.org - واجهة API
storage.googleapis.com - مصدر البيانات الوصفية
storage.googleapis.com
لا يستضيف المستكشف ملفات البيانات؛ كل الروابط تشير إلى الناشر الأصلي.
الأبحاث المرتبطة
-
البحث الذي قدّم مجموعة البياناتOlga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael Bernstein, Alexander C. Berg, Li Fei-Fei (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision (IJCV). https://doi.org/10.1007/s11263-015-0816-yمذكور لهذه المجموعة في كتالوج المصدر · رابط البحث · الدليل
الاستشهاد بالمجموعة
مبني من الحقول المسجلة فقط؛ الحقول غير المتوفرة تُحذف ولا تُخمَّن. يُستحسن أيضاً الاستشهاد بالبحث الذي قدّم المجموعة إن وُجد.
ImageNet (ILSVRC 2012) [Data set]. (2015). TensorFlow Datasets (TFDS). http://image-net.org/
[1] "ImageNet (ILSVRC 2012)," TensorFlow Datasets (TFDS), 2015. [Online]. Available: http://image-net.org/
@misc{imagenetilsvrc20122015,
title = {{ImageNet (ILSVRC 2012)}},
year = {2015},
publisher = {TensorFlow Datasets (TFDS)},
url = {http://image-net.org/},
howpublished = {\url{http://image-net.org/}},
note = {Dataset. Accessed: 2026-11-14}
}التحقق
- حالة التحقق
- موثّقة جزئياً
- آخر فحص للروابط
- لم يُفحص بعد
- تاريخ التحقق من المصدر
- غير متوفر
- طريقة التحقق
- Metadata imported from the official TensorFlow Datasets catalog (dataset_info.json on storage.googleapis.com and the tensorflow-datasets 4.9.10 package).
- ملاحظات
- Counts and sizes come from the TFDS-prepared version 5.1.0. Licence not stated in TFDS metadata unless shown; check the original source. Original URL not yet checked for availability.
مصدر كل حقل وتاريخ فحصه
| الحقل | المصدر | التاريخ |
|---|---|---|
| original_url | TFDS dataset_info.json (location.urls) | 2026-11-14 |
| description | TFDS README.md / dataset_info.description | 2026-11-14 |
| number_of_samples | TFDS dataset_info.json splits[].numExamples (version 5.1.0) | 2026-11-14 |
| number_of_classes | TFDS label.labels.txt (number of label names) | 2026-11-14 |
مجموعات مشابهة
Stanford Dogs
مجموعة بيانات Stanford Dogs في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 20,580 (مجموع الأقسام: test، train). عدد الفئات: 120. المهام: Fine-grained Image Classification،…
Caltech-101
مجموعة بيانات Caltech-101 في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 9,144 (مجموع الأقسام: train، test). عدد الفئات: 102. المهام: Anomaly Detection، Density Estimation،…
Oxford Flowers 102
مجموعة بيانات Oxford Flowers 102 في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 8,189 (مجموع الأقسام: test، train، validation). عدد الفئات: 102. المهام: Fine-grained…
STL-10
مجموعة بيانات STL-10 في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 113,000 (مجموع الأقسام: test، train، unlabelled). عدد الفئات: 10. المهام: Anomaly Detection، Fine-grained…
CelebA
مجموعة بيانات CelebA في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 202,599 (مجموع الأقسام: train، validation، test). المهام: Image Classification، Image Generation.
CelebA-HQ
مجموعة بيانات CelebA-HQ في مجال الرؤية الحاسوبية، نوع البيانات: صور. المهام: Density Estimation، Image Generation، Image Super-Resolution، Image-to-Image Translation.
