Imagenet Reassessed 项目常见问题解决方案

Imagenet Reassessed 项目常见问题解决方案

reassessed-imagenet Labels and other data for the paper "Are we done with ImageNet?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reassessed-imagenet

项目基础介绍

Imagenet Reassessed 是一个由 Google Research 团队开发的开源项目，该项目提供了重新评估的 ImageNet 数据集标签和示例代码，用于计算论文 "Are we done with ImageNet" 中提到的 "ReaL accuracy"。该项目主要使用 Python 编程语言，并且涉及到了 NumPy、json 等库的使用。

新手常见问题及解决步骤

问题一：如何导入和使用项目中的数据？

问题描述：新手在使用项目时，不知道如何导入和使用项目中提供的数据。

解决步骤：

1. 确保已经安装了必要的 Python 库，如 numpy 和 json。
2. 使用 json.load() 函数来加载 real.json 文件中的数据。

   import json
   real_labels = json.load('real.json')
   

3. 根据 real.json 文件中的数据结构，按照相应的格式访问和利用标签数据。

问题二：如何计算 ReaL accuracy？

问题描述：新手不知道如何使用项目提供的代码来计算 ReaL accuracy。

解决步骤：

1. 加载 real.json 文件，获取真实标签数据。
2. 使用模型预测验证集的标签。
3. 使用以下代码片段计算 ReaL accuracy：

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

   其中 predictions 是模型预测的结果。

问题三：如何在 PyTorch 或 TensorFlow 中使用这些标签？

问题描述：新手不知道如何在 PyTorch 或 TensorFlow 中集成和使用这些标签。

解决步骤：

1. 对于 PyTorch 用户，可以参考 Ross Wightman 的 pytorch-image-models 仓库中的 real_labels.py 文件和 validate.py 文件的用法示例。
2. 对于 TensorFlow 用户，可以使用 TensorFlow Datasets 库来加载标签数据：

   import tensorflow_datasets as tfds
   data = tfds.builder('imagenet2012_real')
   data = data.as_dataset(split='validation')
   data_iter = data.as_numpy_iterator()
   example = next(data_iter)
   

   然后，可以使用 example['real_label'] 来访问真实标签。

以上是针对 Imagenet Reassessed 项目的新手常见问题及解决步骤，希望对您有所帮助。在使用过程中遇到更多问题，请参考项目的官方文档和社区讨论。

reassessed-imagenet Labels and other data for the paper "Are we done with ImageNet?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reassessed-imagenet