imagenet_r

• การสร้างภาพ : สำรวจใน Know Your Data

• คำอธิบาย :

ImageNet-R คือชุดของรูปภาพที่ติดป้ายกำกับ ImageNet ซึ่งได้มาจากการเก็บรวบรวมงานศิลปะ การ์ตูน เดเวียนอาร์ต กราฟฟิตี งานปัก กราฟิก โอริกามิ ภาพวาด ลวดลาย วัตถุพลาสติก วัตถุตุ๊กตา ประติมากรรม ภาพสเก็ตช์ รอยสัก ของเล่น และ การแสดงวิดีโอเกมของคลาส ImageNet ImageNet-R มีการจำลองคลาส ImageNet 200 คลาสซึ่งส่งผลให้มีรูปภาพ 30,000 ภาพ โดยการรวบรวมข้อมูลใหม่และเก็บเฉพาะภาพที่โมเดล ResNet-50 ไม่สามารถจัดประเภทได้อย่างถูกต้อง สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูที่กระดาษ

พื้นที่ป้ายกำกับเหมือนกับของ ImageNet2012 แต่ละตัวอย่างจะแสดงเป็นพจนานุกรมด้วยคีย์ต่อไปนี้:

• 'รูปภาพ': รูปภาพ, a (H, W, 3)-เทนเซอร์
• 'label': จำนวนเต็มในช่วง [0, 1000)

• 'file_name': sting เฉพาะที่ระบุตัวอย่างภายในชุดข้อมูล

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส

• หน้าแรก : https://github.com/hendrycks/imagenet-r

• ซอร์สโค้ด : tfds.datasets.imagenet_r.Builder

• รุ่น :

  • 0.1.0 : ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
  • 0.2.0 (ค่าเริ่มต้น): แก้ไข file_name จากเส้นทางสัมบูรณ์ไปยังเส้นทางที่สัมพันธ์กับไดเร็กทอรี imagenet-r เช่น "imagenet_synset_id/filename.jpg"

• ขนาดการดาวน์โหลด : 2.04 GiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 2.02 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

แยก	ตัวอย่าง
'test'	30,000

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

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

• เอกสารคุณสมบัติ :

ลักษณะเฉพาะ	ระดับ	รูปร่าง	Dประเภท	คำอธิบาย
	คุณสมบัติDict
ชื่อไฟล์	ข้อความ		สตริง
ภาพ	ภาพ	(ไม่มี, ไม่มี, 3)	uint8
ฉลาก	ป้ายกำกับคลาส		int64

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูป ( tfds.show_examples ):

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@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}
}