mnist_corrupted

MNISTCorrupted è un set di dati generato aggiungendo 15 danneggiamenti alle immagini di prova nel set di dati MNIST. Questo set di dati racchiude le immagini di test MNIST statiche e corrotte caricate dagli autori originali

Diviso Esempi
'test' 10.000
'train' 60.000
  • Caratteristiche:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
@article{mu2019mnist,
  title={MNIST-C: A Robustness Benchmark for Computer Vision},
  author={Mu, Norman and Gilmer, Justin},
  journal={arXiv preprint arXiv:1906.02337},
  year={2019}
}

mnist_corrupted/identity (configurazione predefinita)

Visualizzazione

mnist_corrupted/shot_noise

Visualizzazione

mnist_corrupted/impulse_noise

  • Descrizione config: Metodo di danneggiamento: impulse_noise

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione

mnist_corrupted/glass_blur

Visualizzazione

mnist_corrupted/motion_blur

  • Descrizione config: Metodo di danneggiamento: motion_blur

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione

mnist_corrupted/shear

Visualizzazione

mnist_corrotto/scala

Visualizzazione

mnist_corrotto/ruota

Visualizzazione

mnist_corrotto/luminosità

  • Descrizione config: Metodo di danneggiamento: luminosità

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione

mnist_corrupted/translate

Visualizzazione

mnist_corrotto/striscia

Visualizzazione

mnist_corrotto/nebbia

Visualizzazione

mnist_corrotto/spruzzi

Visualizzazione

mnist_corrupted/linea_puntinata

  • Descrizione config: Metodo di danneggiamento: dotted_line

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione

mnist_corrupted/zigzag

Visualizzazione

mnist_corrupted/canny_edges

  • Descrizione config: Metodo di danneggiamento: canny_edges

  • Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione