điểm số

Sự miêu tả :

Điểm SI (Can thiệp tổng hợp vào các cảnh để đánh giá độ chắc chắn) là một tập dữ liệu để đánh giá độ chắc chắn của các mô hình phân loại hình ảnh trước những thay đổi về kích thước đối tượng, vị trí và góc quay.

Trong SI-SCORE, chúng tôi lấy các đối tượng và nền và thay đổi kích thước, vị trí và góc quay của đối tượng một cách có hệ thống để chúng tôi có thể nghiên cứu tác động của việc thay đổi các yếu tố này đến hiệu suất mô hình. Không gian nhãn hình ảnh là không gian nhãn ImageNet (lớp 1k) để dễ dàng đánh giá các mô hình.

Thông tin thêm về tập dữ liệu có thể được tìm thấy tại https://github.com/google-research/si-score

Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã
Trang chủ : https://github.com/google-research/si-score
Mã nguồn : tfds.datasets.siscore.Builder
Phiên bản :
- 1.0.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không
Cấu trúc tính năng :

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),
})

Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D
	Tính năngDict
tập dữ liệu_label	Nhãn lớp		int64
hình ảnh	Hình ảnh	(Không, Không, 3)	uint8
id_hình ảnh	Tenxơ		int64
nhãn	Nhãn lớp		int64

Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'label')
Trích dẫn :

@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}
}