ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

imagenet_r

ImageNet-R คือชุดของรูปภาพที่ติดป้ายกำกับ ImageNet ที่ได้มาจากการรวบรวมงานศิลปะ การ์ตูน Deviantart กราฟฟิตี เย็บปักถักร้อย กราฟิก โอริกามิ ภาพวาด ลวดลาย วัตถุพลาสติก วัตถุตุ๊กตา ประติมากรรม ภาพสเก็ตช์ รอยสัก ของเล่น และ วิดีโอเกมของคลาส ImageNet ImageNet-R มีการเรนเดอร์ของ 200 ImageNet คลาสทำให้ได้ 30,000 ภาพ โดยรวบรวมข้อมูลใหม่และเก็บเฉพาะภาพที่โมเดล ResNet-50 ไม่สามารถจัดประเภทได้อย่างถูกต้อง สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูที่กระดาษ

พื้นที่ป้ายกำกับเหมือนกับของ ImageNet2012 แต่ละตัวอย่างจะแสดงเป็นพจนานุกรมด้วยคีย์ต่อไปนี้:

  • 'image': รูปภาพ a (H, W, 3) -tensor
  • 'label': จำนวนเต็มในช่วง [0, 1000)
  • 'file_name': เหล็กไนเฉพาะที่ระบุตัวอย่างภายในชุดข้อมูล

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

  • รหัสที่มา: tfds.image_classification.ImagenetR

  • รุ่น:

    • 0.1.0 : ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
    • 0.2.0 (เริ่มต้น): แก้ไข file_name จากเส้นทางที่แน่นอนไปยังเส้นทางเทียบกับไดเรกทอรี imagenet-R คือ: "imagenet_synset_id / filename.jpg"
  • ขนาดการดาวน์โหลด: 2.04 GiB

  • ขนาดชุด: 2.02 GiB

  • ออโต้แคช ( เอกสาร ): ไม่มี

  • แยก:

แยก ตัวอย่าง
'test' 30,000
  • คุณสมบัติ:
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),
})

การสร้างภาพ

  • อ้างอิง:
@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}
}