cifar10_1

• Descrizione :

Il set di dati CIFAR-10.1 è un nuovo set di test per CIFAR-10. CIFAR-10.1 contiene circa 2.000 nuove immagini di prova campionate dopo diversi anni di ricerca sul set di dati CIFAR-10 originale. La raccolta dati per CIFAR-10.1 è stata progettata per ridurre al minimo lo spostamento della distribuzione rispetto al set di dati originale. Descriviamo la creazione di CIFAR-10.1 nel documento "Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?". Le immagini in CIFAR-10.1 sono un sottoinsieme del set di dati TinyImages. Attualmente esistono due versioni del set di dati CIFAR-10.1: v4 e v6.

• Pagina iniziale : https://github.com/modestyachts/CIFAR-10.1

• Codice sorgente : tfds.image_classification.Cifar10_1

• Versioni :

  • 1.1.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Citazione :

@article{recht2018cifar10.1,
  author = {Benjamin Recht and Rebecca Roelofs and Ludwig Schmidt and Vaishaal Shankar},
  title = {Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?},
  year = {2018},
  note = {\url{https://arxiv.org/abs/1806.00451} },
}

@article{torralba2008tinyimages,
  author = {Antonio Torralba and Rob Fergus and William T. Freeman},
  journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  title = {80 Million Tiny Images: A Large Data Set for Nonparametric Object and Scene Recognition},
  year = {2008},
  volume = {30},
  number = {11},
  pages = {1958-1970}
}

cifar10_1/v4 (configurazione predefinita)

• Descrizione della configurazione : è la prima versione del nostro set di dati su cui abbiamo testato qualsiasi classificatore. Come accennato in precedenza, ciò rende il set di dati v4 indipendente dai classificatori che valutiamo. I numeri riportati nelle sezioni principali del nostro articolo utilizzano questa versione del set di dati. È stato creato utilizzando le 25 migliori parole chiave TinyImages per ciascuna classe, il che ha portato a un leggero squilibrio tra le classi. La differenza più grande è che le navi costituiscono solo l'8% del set di test invece del 10%. v4 contiene 2.021 immagini.

• Dimensione download : 5.93 MiB

• Dimensione del set di dati : 4.46 MiB

• Divide :

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

cifar10_1/v6

• Descrizione della configurazione : deriva da un'allocazione di parole chiave leggermente migliorata che è esattamente bilanciata per classe. Questa versione del set di dati corrisponde ai risultati nell'Appendice D del nostro articolo. v6 contiene 2.000 immagini.

• Dimensione download : 5.87 MiB

• Dimensione del set di dati : 4.40 MiB

• Divide :

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):