Imagenet ILSVRC2014 验证基本事实到同义词集标签翻译不准确

Posted 2023-03-12

【中文标题】Imagenet ILSVRC2014 验证基本事实到同义词集标签翻译不准确

【英文标题】：Imagenet ILSVRC2014 validation ground truth to synset label translation not accurate

【发布时间】：2019-08-31 16:52:08

【问题描述】：

我使用预训练的图像分类器来评估输入数据处理。我下载了 ImageNet ILSVRC2014 CLS-LOC 验证数据集以用作基础。我需要知道图像的实际类别来评估我的治疗（需要检测正确的分类）。在 2014 年工具包中有 ILSVRC2014_clsloc_validation_ground_truth.txt 文件，根据自述文件，该文件应该包含数据集中 50 000 张图像的类标签（以 ID：s 的形式）。文件中有 50 000 个条目/行，所以到目前为止一切看起来都不错，但我也想要相应的语义类标签/名称。

我在网上的几个地方找到了这些，它们似乎是连贯的（1000 节课）。但后来我看了第一张图片，它是一条蛇，第一张图片的基本事实是 490，语义名称列表中的第 490 行是“链”。这很奇怪，但仍然很接近。第二张图片是两人滑雪，派生类“polecat”。我尝试了更多类似的结果。

我一定是误会了什么。基本事实不应该是验证集的“正确”答案吗？我在 ID:s 和语义标签之间的翻译中遗漏了什么吗？

2014 imagenet dev-kit 中的自述文件指出： " 一共有 50,000 张验证图像。它们被命名为

  ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
  ILSVRC2012_val_00000002.JPEG
  ...
  ILSVRC2012_val_00049999.JPEG
  ILSVRC2012_val_00050000.JPEG

每个同义词集有 50 个验证图像。

验证图像的分类基础事实在 数据/ILSVRC2014_clsloc_validation_ground_truth.txt， 其中每一行包含一个图像的一个 ILSVRC2014_ID，在 图像文件名的字母升序。

可以下载验证图像的本地化基本事实 以 xml 格式。 "

我这样做是我学士论文的一部分，我真的很想把它做好。

提前致谢

【参考方案1】：

这个问题现在已经解决了。在 ILSVRC2017 开发套件中有一个 map_clsloc.txt 文件，其中包含正确的映射。