- Описание :
ImageNet-A - это набор изображений, помеченных метками ImageNet, которые были получены путем сбора новых данных и хранения только тех изображений, которые модели ResNet-50 не могут правильно классифицировать. Для более подробной информации обратитесь к статье.
Пространство меток такое же, как у ImageNet2012. Каждый пример представлен в виде словаря со следующими ключами:
- 'image': изображение, (H, W, 3) -тензор.
- «метка»: целое число в диапазоне [0, 1000).
'file_name': уникальное название примера в наборе данных.
Домашняя страница : https://github.com/hendrycks/natural-adv-examples
Исходный код :
tfds.image_classification.ImagenetA
Версии :
-
0.1.0
(по умолчанию): без примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
655.70 MiB
Размер набора данных :
650.87 MiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплит :
Трещина | Примеры |
---|---|
'test' | 7 500 |
- Особенности :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=1000),
})
Контролируемые ключи (см.
as_supervised
):('image', 'label')
Цитата :
@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}
}
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):