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इमेजनेट_आर

इमेजनेट-आर इमेजनेट लेबल के साथ लेबल की गई छवियों का एक सेट है जो कला, कार्टून, डिविआर्ट, भित्तिचित्र, कढ़ाई, ग्राफिक्स, ओरिगेमी, पेंटिंग, पैटर्न, प्लास्टिक की वस्तुएं, आलीशान वस्तुएं, मूर्तियां, रेखाचित्र, टैटू, खिलौने, और एकत्र करके प्राप्त की गई थी। इमेजनेट कक्षाओं का वीडियो गेम प्रस्तुतीकरण। इमेजनेट-आर में 200 इमेजनेट वर्गों का प्रतिपादन है जिसके परिणामस्वरूप 30,000 छवियां हैं। नया डेटा एकत्र करके और केवल उन छवियों को रखते हुए जिन्हें ResNet-50 मॉडल सही ढंग से वर्गीकृत करने में विफल रहता है। अधिक जानकारी के लिए कृपया पेपर देखें।

लेबल स्थान ImageNet2012 के समान है। प्रत्येक उदाहरण को निम्नलिखित कुंजियों के साथ एक शब्दकोश के रूप में दर्शाया गया है:

  • 'छवि': छवि, ए (एच, डब्ल्यू, 3) -टेन्सर।
  • 'लेबल': श्रेणी में एक पूर्णांक [0, 1000)।
  • 'file_name': डेटासेट के भीतर उदाहरण की पहचान करने वाला एक अनूठा स्टिंग।

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

  • स्रोत कोड: tfds.image_classification.ImagenetR

  • संस्करण:

    • 0.1.0 : नहीं रिलीज नोट्स।
    • 0.2.0 (डिफ़ॉल्ट): फिक्स file_name, निरपेक्ष पथ से पथ के लिए imagenet-r निर्देशिका के सापेक्ष, यानी: "imagenet_synset_id / filename.jpg"।
  • डाउनलोड का आकार: 2.04 GiB

  • डेटासेट का आकार: 2.02 GiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 30,000
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

  • प्रशस्ति पत्र:
@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}
}