Я использую предварительно обученный классификатор изображений для оценки обработки входных данных. Я загрузил набор данных проверки ImageNet ILSVRC2014 CLS-LOC для использования в качестве основы. Мне нужно знать фактические классы изображений, чтобы оценить мое лечение (необходимо определить правильную классификацию). В наборе инструментов 2014 года есть файл ILSVRC2014_clsloc_validation_ground_truth.txt, который, согласно readme, должен содержать метки классов (в форме ID: s) для 50 000 изображений в наборе данных. В файле 50 000 записей / строк, так что все выглядит хорошо, но мне также нужны соответствующие метки / имена семантических классов.
Я нашел их в нескольких местах в Интернете, и они кажутся последовательными (1000 классов). Но затем я посмотрел на первое изображение, которое представляет собой змею, основная истина для первого рисунка - 490, 490-я строка в списке семантических имен - «цепочка». Это странно, но все же довольно близко. На втором изображении два человека катаются на лыжах, производный класс «хорек». Я пробовал еще много с похожими результатами.
Я, должно быть, что-то неправильно понял. Разве основная истина не должна быть «правильными» ответами для набора проверки? Я что-то пропустил в переводе между ID: s и семантическими метками?
В файле readme в комплекте разработчика imagenet 2014 говорится: «Всего имеется 50 000 проверочных изображений. Они названы как
ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
ILSVRC2012_val_00000002.JPEG
...
ILSVRC2012_val_00049999.JPEG
ILSVRC2012_val_00050000.JPEG
Для каждого набора данных имеется 50 проверочных изображений.
Основа классификации проверочных изображений находится в файле data / ILSVRC2014_clsloc_validation_ground_truth.txt, где каждая строка содержит один ILSVRC2014_ID для одного изображения в возрастающем алфавитном порядке имен файлов изображений.
Основную информацию о локализации для проверочных изображений можно загрузить в формате xml. "
Я делаю это в рамках своей бакалаврской диссертации и очень хочу понять это правильно.
заранее спасибо
