imagenet_a

ImageNet-A - это набор изображений, помеченных метками ImageNet, которые были получены путем сбора новых данных и хранения только тех изображений, которые модели ResNet-50 не могут правильно классифицировать. Для более подробной информации, пожалуйста, обратитесь к статье.

Пространство меток такое же, как и в ImageNet2012. Каждый пример представлен в виде словаря со следующими ключами:

  • 'image': изображение, (H, W, 3) -тензор.
  • «метка»: целое число в диапазоне [0, 1000).
  • 'file_name': уникальное название примера в наборе данных.

  • Домашняя страница: https://github.com/hendrycks/natural-adv-examples

  • Исходный код: tfds.image_classification.ImagenetA

  • Версии:

    • 0.1.0 ( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
  • Скачать Размер: 655.70 MiB

  • Dataset Размер: 650.87 MiB

  • Авто-кэшируются ( документация ): Нет

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 7 500
  • Особенности:
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})

Визуализация

  • Образец цитирования:
@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}
}