सिस्कोर, सिस्कोर

• विज़ुअलाइज़ेशन : north_east में अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें

• विवरण :

SI-स्कोर (दृढ़ता मूल्यांकन के लिए दृश्यों पर सिंथेटिक हस्तक्षेप) वस्तु आकार, स्थान और रोटेशन कोण में परिवर्तन के लिए छवि वर्गीकरण मॉडल की मजबूती का मूल्यांकन करने के लिए एक डेटासेट है।

एसआई-स्कोर में, हम वस्तुओं और पृष्ठभूमि लेते हैं और व्यवस्थित रूप से ऑब्जेक्ट आकार, स्थान और रोटेशन कोण बदलते हैं ताकि हम मॉडल के प्रदर्शन पर इन कारकों को बदलने के प्रभाव का अध्ययन कर सकें। मॉडल के आसान मूल्यांकन के लिए इमेज लेबल स्पेस इमेजनेट लेबल स्पेस (1k क्लास) है।

डेटासेट के बारे में अधिक जानकारी https://github.com/google-research/si-score पर देखी जा सकती है

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://github.com/google-research/si-score

• स्रोत कोड : tfds.datasets.siscore.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'dataset_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image_id': int64,
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('image', 'label')

• उद्धरण :

@misc{djolonga2020robustness,
      title={On Robustness and Transferability of Convolutional Neural Networks},
      author={Josip Djolonga and Jessica Yung and Michael Tschannen and Rob Romijnders and Lucas Beyer and Alexander Kolesnikov and Joan Puigcerver and Matthias Minderer and Alexander D'Amour and Dan Moldovan and Sylvain Gelly and Neil Houlsby and Xiaohua Zhai and Mario Lucic},
      year={2020},
      eprint={2007.08558},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

सिसकोर/रोटेशन (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• विन्यास विवरण : भिन्नता का कारक: रोटेशन

• डाउनलोड आकार : 1.40 GiB

• डेटासेट का आकार : 1.40 GiB

• विभाजन :

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

सिस्कोर / आकार

• विन्यास विवरण : भिन्नता का कारक: आकार

• डाउनलोड आकार : 3.25 GiB

• डेटासेट का आकार : 3.27 GiB

• विभाजन :

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

सिस्कोर / स्थान

• विन्यास विवरण : भिन्नता का कारक: स्थान

• डाउनलोड का आकार : 18.21 GiB

• डेटासेट का आकार : 18.31 GiB

• विभाजन :

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):