siscore, siscore

SI-স্কোর (দৃঢ়তা মূল্যায়নের জন্য দৃশ্যের উপর কৃত্রিম হস্তক্ষেপ) একটি ডেটাসেট যা বস্তুর আকার, অবস্থান এবং ঘূর্ণন কোণে পরিবর্তনের জন্য চিত্র শ্রেণীবিভাগের মডেলগুলির দৃঢ়তা মূল্যায়ন করে।

SI-SCORE-এ, আমরা বস্তু এবং ব্যাকগ্রাউন্ড গ্রহণ করি এবং পদ্ধতিগতভাবে বস্তুর আকার, অবস্থান এবং ঘূর্ণন কোণ পরিবর্তিত করি যাতে আমরা মডেল কর্মক্ষমতার উপর এই কারণগুলির পরিবর্তনের প্রভাব অধ্যয়ন করতে পারি। মডেলের সহজ মূল্যায়নের জন্য ইমেজ লেবেল স্পেস হল ImageNet লেবেল স্পেস (1k ক্লাস)।

ডেটাসেট সম্পর্কে আরও তথ্য https://github.com/google-research/si-score এ পাওয়া যাবে

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),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
ডেটাসেট_লেবেল ক্লাসলেবেল int64
ইমেজ ছবি (কোনটিই নয়, 3) uint8
image_id টেনসর int64
লেবেল ক্লাসলেবেল int64
  • তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

  • উদ্ধৃতি :

@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}
}

সিস্কোর/ঘূর্ণন (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

  • কনফিগার বর্ণনা : পরিবর্তনের ফ্যাক্টর: ঘূর্ণন

  • ডাউনলোড সাইজ : 1.40 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 1.40 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'test' 39,540

ভিজ্যুয়ালাইজেশন

সিস্কোর/আকার

  • কনফিগার বিবরণ : পরিবর্তনের ফ্যাক্টর: আকার

  • ডাউনলোড সাইজ : 3.25 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 3.27 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'test' ৯২,৮৮৪

ভিজ্যুয়ালাইজেশন

সিস্কোর/অবস্থান

  • কনফিগার বিবরণ : পরিবর্তনের ফ্যাক্টর: অবস্থান

  • ডাউনলোড সাইজ : 18.21 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 18.31 GiB

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'test' ৫৪১,৫৪৮

ভিজ্যুয়ালাইজেশন