imagenet_r

ImageNet-R عبارة عن مجموعة من الصور المصنفة بملصقات ImageNet التي تم الحصول عليها من خلال جمع الفن ، والرسوم المتحركة ، والرسوم المنحرفة ، والكتابة على الجدران ، 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 كقاموس بالمفاتيح التالية:

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

  • وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز

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

  • كود المصدر : tfds.datasets.imagenet_r.Builder

  • 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
  • هيكل الميزة :
FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع وصف
الميزات
اسم الملف نص سلسلة
صورة صورة (لا شيء ، لا شيء ، 3) uint8
ضع الكلمة المناسبة ClassLabel int64

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}
}