RSVP для вашего местного мероприятия TensorFlow Everywhere сегодня!
Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

imagenet_a

  • 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}
}

Визуализация