גיירוס_קונפליקט_גירוי

• תיאור :

גירויי קונפליקט של צורה/מרקם מ"CNNs מאומנים ב-ImageNet מוטים למרקם; הגדלת הטיית הצורה משפרת את הדיוק והחוסן."

שימו לב שלמרות שמקור הנתונים מכיל תמונות בעלות צורה ומרקם תואמים ואנו כוללים אותן כאן, מתעלמים מהן עבור רוב ההערכות במאמר המקורי.

• דף הבית : https://github.com/rgeirhos/texture-vs-shape

• קוד מקור : tfds.image_classification.GeirhosConflictStimuli

• גרסאות :

  • 1.0.0 (ברירת מחדל): אין הערות שחרור.

• גודל הורדה : 153.96 MiB

• גודל ערכת נתונים: 130.44 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): רק כאשר shuffle_files=False (בדיקה)

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'shape_imagenet_labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000)),
    'shape_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=16),
    'texture_imagenet_labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000)),
    'texture_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=16),
})

• תיעוד תכונה :

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised ): ('image', 'shape_label')

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@inproceedings{
  geirhos2018imagenettrained,
  title={ImageNet-trained {CNN}s are biased towards texture; increasing shape
         bias improves accuracy and robustness.},
  author={Robert Geirhos and Patricia Rubisch and Claudio Michaelis and
          Matthias Bethge and Felix A. Wichmann and Wieland Brendel},
  booktitle={International Conference on Learning Representations},
  year={2019},
  url={https://openreview.net/forum?id=Bygh9j09KX},
}