siscore, siscore

ויזואליזציה : חקור ב- Know Your Data
תיאור :

SI-Score (התערבויות סינתטיות על סצנות להערכת חוזק) הוא מערך נתונים להערכת החוסן של מודלים של סיווג תמונות לשינויים בגודל אובייקט, מיקום וזווית סיבוב.

ב-SI-SCORE, אנו לוקחים אובייקטים ורקעים ומשנים באופן שיטתי את גודל האובייקט, המיקום וזווית הסיבוב כדי שנוכל ללמוד את ההשפעה של שינוי גורמים אלו על ביצועי המודל. מרחב תווית התמונה הוא מרחב התווית ImageNet (1k מחלקות) להערכה קלה של מודלים.

מידע נוסף על מערך הנתונים ניתן למצוא בכתובת https://github.com/google-research/si-score

תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
דף הבית : https://github.com/google-research/si-score
קוד מקור : tfds.datasets.siscore.Builder
גרסאות :
- 1.0.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
מבנה תכונה :

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),
})

תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype
	FeaturesDict
הנתונים_תווית	ClassLabel		int64
תמונה	תמונה	(אין, אין, 3)	uint8
image_id	מוֹתֵחַ		int64
תווית	ClassLabel		int64

מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): ('image', 'label')
ציטוט :

@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}
}