imagenet_a

• Visualização : Explorar em Conheça seus dados

• 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 falham em classificar corretamente. Para mais detalhes, consulte o papel.

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

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

• 'file_name': Uma sequência única que identifica o exemplo dentro do conjunto de dados.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• 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 do recurso :

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
nome do arquivo	Texto		corda
imagem	Imagem	(Nenhuma, Nenhuma, 3)	uint8
etiqueta	ClassLabel		int64

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ('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}
}