cifar10_1

Le jeu de données CIFAR-10.1 est un nouveau jeu de test pour CIFAR-10. CIFAR-10.1 contient environ 2 000 nouvelles images de test qui ont été échantillonnées après plusieurs années de recherche sur l'ensemble de données original CIFAR-10. La collecte de données pour CIFAR-10.1 a été conçue pour minimiser le décalage de distribution par rapport à l'ensemble de données original. Nous décrivons la création de CIFAR-10.1 dans l'article « Les classificateurs CIFAR-10 se généralisent-ils à CIFAR-10? ». Les images de CIFAR-10.1 sont un sous-ensemble de l'ensemble de données TinyImages. Il existe actuellement deux versions de l'ensemble de données CIFAR-10.1 : v4 et v6.

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
@article{recht2018cifar10.1,
  author = {Benjamin Recht and Rebecca Roelofs and Ludwig Schmidt and Vaishaal Shankar},
  title = {Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?},
  year = {2018},
  note = {\url{https://arxiv.org/abs/1806.00451} },
}

@article{torralba2008tinyimages,
  author = {Antonio Torralba and Rob Fergus and William T. Freeman},
  journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  title = {80 Million Tiny Images: A Large Data Set for Nonparametric Object and Scene Recognition},
  year = {2008},
  volume = {30},
  number = {11},
  pages = {1958-1970}
}

cifar10_1/v4 (configuration par défaut)

  • Description Config: Il est la première version de notre jeu de données sur laquelle nous avons testé tout classificateur. Comme mentionné ci-dessus, cela rend l'ensemble de données v4 indépendant des classificateurs que nous évaluons. Les chiffres rapportés dans les sections principales de notre article utilisent cette version de l'ensemble de données. Il a été construit à partir des 25 meilleurs mots-clés TinyImages pour chaque classe, ce qui a entraîné un léger déséquilibre de classe. La plus grande différence est que les navires ne représentent que 8 % de l'ensemble de tests au lieu de 10 %. La v4 contient 2 021 images.

  • Taille du téléchargement: 5.93 MiB

  • Dataset Taille: 4.46 MiB

  • scissions:

Diviser Exemples
'test' 2 021

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cifar10_1/v6

  • Description Config: Il est dérivé d'un mot - clé allocation légèrement améliorée qui est exactement la classe équilibrée. Cette version de l'ensemble de données correspond aux résultats de l'annexe D de notre article. La v6 contient 2 000 images.

  • Taille du téléchargement: 5.87 MiB

  • Dataset Taille: 4.40 MiB

  • scissions:

Diviser Exemples
'test' 2 000

Visualisation