Visualisasi : Jelajahi di Kenali Data Anda
Deskripsi :
SI-Score (Synthetic Interventions on Scenes for Robustness Evaluation) adalah dataset untuk mengevaluasi kekokohan model klasifikasi citra terhadap perubahan ukuran objek, lokasi, dan sudut rotasi.
Dalam SI-SCORE, kami mengambil objek dan latar belakang dan secara sistematis memvariasikan ukuran objek, lokasi, dan sudut rotasi sehingga kami dapat mempelajari pengaruh perubahan faktor-faktor ini terhadap kinerja model. Ruang label gambar adalah ruang label ImageNet (kelas 1k) untuk memudahkan evaluasi model.
Informasi lebih lanjut tentang kumpulan data dapat ditemukan di https://github.com/google-research/si-score
Dokumentasi Tambahan : Jelajahi di Makalah Dengan Kode
Kode sumber :
tfds.datasets.siscore.Builder
Versi :
-
1.0.0
(default): Rilis awal.
-
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak
Struktur fitur :
FeaturesDict({
'dataset_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image_id': int64,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
dataset_label | LabelKelas | int64 | ||
gambar | Gambar | (Tidak ada, Tidak ada, 3) | uint8 | |
image_id | Tensor | int64 | ||
label | LabelKelas | int64 |
Kunci yang diawasi (Lihat
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Kutipan :
@misc{djolonga2020robustness,
title={On Robustness and Transferability of Convolutional Neural Networks},
author={Josip Djolonga and Jessica Yung and Michael Tschannen and Rob Romijnders and Lucas Beyer and Alexander Kolesnikov and Joan Puigcerver and Matthias Minderer and Alexander D'Amour and Dan Moldovan and Sylvain Gelly and Neil Houlsby and Xiaohua Zhai and Mario Lucic},
year={2020},
eprint={2007.08558},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
siscore/rotasi (konfigurasi default)
Deskripsi konfigurasi : faktor variasi: rotasi
Ukuran unduhan :
1.40 GiB
Ukuran dataset :
1.40 GiB
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 39.540 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
siscore/ukuran
Deskripsi konfigurasi : faktor variasi: ukuran
Ukuran unduhan :
3.25 GiB
Ukuran dataset :
3.27 GiB
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 92.884 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):
siscore/lokasi
Deskripsi konfigurasi : faktor variasi: lokasi
Ukuran unduhan :
18.21 GiB
Ukuran dataset :
18.31 GiB
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|---|
'test' | 541.548 |
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):