imagenet_r

• ভিজ্যুয়ালাইজেশন : north_east আপনার ডেটা জানুন

• বর্ণনা :

ইমেজনেট-আর হল ইমেজনেট লেবেলযুক্ত চিত্রগুলির একটি সেট যা শিল্প, কার্টুন, ডেভিয়েন্টার্ট, গ্রাফিতি, সূচিকর্ম, গ্রাফিক্স, অরিগামি, পেইন্টিং, নিদর্শন, প্লাস্টিক বস্তু, প্লাস বস্তু, ভাস্কর্য, স্কেচ, ট্যাটু, খেলনা এবং সংগ্রহ করে প্রাপ্ত হয়েছিল। ইমেজনেট ক্লাসের ভিডিও গেমের উপস্থাপনা। ইমেজনেট-আর-এর 200টি ইমেজনেট ক্লাসের উপস্থাপনা রয়েছে যার ফলে 30,000টি চিত্র রয়েছে। নতুন ডেটা সংগ্রহ করে এবং শুধুমাত্র সেই ছবিগুলি রেখে যা ResNet-50 মডেলগুলি সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যর্থ হয়। আরো বিস্তারিত জানার জন্য কাগজ পড়ুন.

লেবেল স্থান ImageNet2012 এর মতোই। প্রতিটি উদাহরণ নিম্নলিখিত কীগুলির সাথে একটি অভিধান হিসাবে উপস্থাপিত হয়:

• 'চিত্র': চিত্র, a (H, W, 3)-টেনসর।
• 'লেবেল': পরিসরে একটি পূর্ণসংখ্যা [0, 1000)।

• 'file_name': একটি অনন্য স্টিং ডেটাসেটের মধ্যে উদাহরণ সনাক্ত করে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://github.com/hendrycks/imagenet-r

• উত্স কোড : tfds.datasets.imagenet_r.Builder

• সংস্করণ :

  • 0.1.0 : কোনো রিলিজ নোট নেই।
  • 0.2.0 (ডিফল্ট): imagenet-r ডিরেক্টরির সাথে সম্পর্কিত পরম পাথ থেকে পাথ পর্যন্ত ফাইল_নাম ঠিক করুন, যেমন: "imagenet_synset_id/filename.jpg"।

• ডাউনলোড সাইজ : 2.04 GiB

• ডেটাসেটের আকার : 2.02 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@article{hendrycks2020many,
  title={The Many Faces of Robustness: A Critical Analysis of Out-of-Distribution Generalization},
  author={Dan Hendrycks and Steven Basart and Norman Mu and Saurav Kadavath and Frank Wang and Evan Dorundo and Rahul Desai and Tyler Zhu and Samyak Parajuli and Mike Guo and Dawn Song and Jacob Steinhardt and Justin Gilmer},
  journal={arXiv preprint arXiv:2006.16241},
  year={2020}
}