imagenet_r

ImageNet-R - это набор изображений, помеченных этикетками ImageNet, которые были получены путем сбора произведений искусства, мультфильмов, deviantart, граффити, вышивки, графики, оригами, картин, узоров, пластиковых предметов, плюшевых предметов, скульптур, эскизов, татуировок, игрушек и представления классов ImageNet в видеоиграх. ImageNet-R имеет представления 200 классов ImageNet, что дает 30 000 изображений. путем сбора новых данных и сохранения 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/imagenet-r

  • Исходный код: tfds.image_classification.ImagenetR

  • Версии:

    • 0.1.0 : Нет Замечания к выпуску.
    • 0.2.0 ( по умолчанию): Fix имя_файла, от абсолютного пути к пути относительно каталога imagenet-р, то есть: "imagenet_synset_id / filename.jpg".
  • Скачать Размер: 2.04 GiB

  • Dataset Размер: 2.02 GiB

  • Авто-кэшируются ( документация ): Нет

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 30 000
  • 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{hendrycks2020many,
  title={The Many Faces of Robustness: A Critical Analysis of Out-of-Distribution Generalization},
  author={Dan Hendrycks and Steven Basart and Norman Mu and Saurav Kadavath and Frank Wang and Evan Dorundo and Rahul Desai and Tyler Zhu and Samyak Parajuli and Mike Guo and Dawn Song and Jacob Steinhardt and Justin Gilmer},
  journal={arXiv preprint arXiv:2006.16241},
  year={2020}
}