Получить метку ImageNet для конкретного индекса в 1000-мерном тензоре вывода в факеле

Question

У меня есть выходной тензор переднего прохода для a Facebook implementation of the ResNet model с изображением кошки. Это 1000-мерный тензор с вероятностями классификации. Используя torch.topk Я могу получить вероятности 5 и их индексы в выходном тензоре. Теперь я хочу видеть человеко-читаемые ярлыки для этих наиболее вероятных индексов.

Я искал в Интернете для списка меток (которые, по-видимому, также называется sysnets) и только нашел это: http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/browse-synsets

Я ставлю эти метки в файле с помощью номера строки в качестве индекса этикетки и когда я бегу сеть с двумя разными изображениями кошек, я получаю «отвертку» как верхнее предположение для обоих. Если я отсортирую файл меток в алфавитном порядке, я получаю «кино» для обоих.

Это, кажется, проблема с преобразованием индекса в метку, не так ли? Итак ... вопрос: Как правильно отобразить индекс в тензоре вывода сети на метку Imagenet?

Answer 1

Найдено this tutorial on training ConvNets on ImageNet by Dato, а в конце он содержит правильное отображение. Отчетность его здесь для записи:

{ 
0: 'tench, Tinca tinca', 
1: 'goldfish, Carassius auratus', 
2: 'great white shark, white shark, man-eater, man-eating shark, Carcharodon carcharias', 
3: 'tiger shark, Galeocerdo cuvieri', 
4: 'hammerhead, hammerhead shark', 
5: 'electric ray, crampfish, numbfish, torpedo', 
6: 'stingray', 
7: 'cock', 
8: 'hen', 
9: 'ostrich, Struthio camelus', 
10: 'brambling, Fringilla montifringilla', 
... [truncated for space] 
990: 'buckeye, horse chestnut, conker', 
991: 'coral fungus', 
992: 'agaric', 
993: 'gyromitra', 
994: 'stinkhorn, carrion fungus', 
995: 'earthstar', 
996: 'hen-of-the-woods, hen of the woods, Polyporus frondosus, Grifola frondosa', 
997: 'bolete', 
998: 'ear, spike, capitulum', 
999: 'toilet tissue, toilet paper, bathroom tissue' 
} 

Полное отображение здесь: https://gist.github.com/maraoz/388eddec39d60c6d52d4