ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
ImageNet-A は、新しいデータを収集し、ResNet-50 モデルが正しく分類できない画像のみを保持することによって取得された、ImageNet ラベルでラベル付けされた一連の画像です。詳細については、論文を参照してください。
ラベルスペースはImageNet2012と同じです。各例は、次のキーを持つ辞書として表されます。
- 'image': 画像、(H, W, 3)-テンソル。
- 「ラベル」: [0, 1000) の範囲の整数。
'file_name': データセット内の例を識別する一意の文字列。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.datasets.imagenet_a.Builder
バージョン:
-
0.1.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
655.70 MiB
データセットのサイズ:
650.87 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 7,500 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ファイル名 | 文章 | ストリング | ||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@article{hendrycks2019nae,
title={Natural Adversarial Examples},
author={Dan Hendrycks and Kevin Zhao and Steven Basart and Jacob Steinhardt and Dawn Song},
journal={arXiv preprint arXiv:1907.07174},
year={2019}
}