imagenet_a

• Descrição :

ImageNet-A é um conjunto de imagens rotuladas com rótulos ImageNet que foram obtidas coletando novos dados e mantendo apenas as imagens que os modelos ResNet-50 não conseguem classificar corretamente. Para mais detalhes, consulte o artigo.

O espaço do rótulo é o mesmo do ImageNet2012. Cada exemplo é representado como um dicionário com as seguintes chaves:

• 'imagem': A imagem, um tensor (H, W, 3).
• 'rótulo': um número inteiro no intervalo [0, 1000).

• 'file_name': um sting exclusivo que identifica o exemplo no conjunto de dados.

• Documentação adicional : Explore artigos com código

• Página inicial : https://github.com/hendrycks/natural-adv-examples

• Código fonte : tfds.datasets.imagenet_a.Builder

• Versões :

  • 0.1.0 (padrão): Sem notas de versão.

• Tamanho do download : 655.70 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 650.87 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	7.500

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
nome do arquivo	Texto		corda
imagem	Imagem	(Nenhum, Nenhum, 3)	uint8
rótulo	ClassLabel		int64

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@article{hendrycks2019nae,
  title={Natural Adversarial Examples},
  author={Dan Hendrycks and Kevin Zhao and Steven Basart and Jacob Steinhardt and Dawn Song},
  journal={arXiv preprint arXiv:1907.07174},
  year={2019}
}