لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

imagenet_r

ImageNet-R عبارة عن مجموعة من الصور المصنفة بملصقات ImageNet التي تم الحصول عليها من خلال جمع الفن والرسوم المتحركة والرسوم المنحرفة والكتابات والتطريز والرسومات والأوريغامي واللوحات والأنماط والأشياء البلاستيكية والأشياء القطيفة والمنحوتات والرسومات والوشم والألعاب و إصدارات ألعاب الفيديو لفئات ImageNet. يحتوي ImageNet-R على 200 فئة ImageNet ينتج عنها 30000 صورة. من خلال جمع بيانات جديدة والاحتفاظ فقط بتلك الصور التي فشلت نماذج ResNet-50 في تصنيفها بشكل صحيح. لمزيد من التفاصيل يرجى الرجوع إلى الورقة.

مساحة التسمية هي نفسها مساحة ImageNet2012. يتم تمثيل كل مثال على هيئة قاموس بالمفاتيح التالية:

  • "صورة": الصورة ، مستشعر (H ، W ، 3).
  • "التسمية": عدد صحيح في النطاق [0 ، 1000).
  • 'اسم_الملف': نقطة فريدة تحدد المثال ضمن مجموعة البيانات.

  • الصفحة الرئيسية : https://github.com/hendrycks/imagenet-r

  • كود المصدر : tfds.image_classification.ImagenetR

  • إصدارات :

    • 0.1.0 : لا توجد ملاحظات إصدار.
    • 0.2.0 (افتراضي): إصلاح اسم_الملف ، من المسار المطلق إلى المسار المتعلق بدليل imagenet-r ، على سبيل المثال: "imagenet_synset_id / filename.jpg".
  • حجم التحميل : 2.04 GiB

  • حجم مجموعة البيانات : 2.02 GiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 30000
  • الميزات :
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),
})

التصور

  • الاقتباس :
@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}
}