- Descrição :
O conjunto de dados CIFAR-10.1 é um novo conjunto de testes para CIFAR-10. O CIFAR-10.1 contém cerca de 2.000 novas imagens de teste que foram amostradas após vários anos de pesquisa no conjunto de dados CIFAR-10 original. A recolha de dados para o CIFAR-10.1 foi concebida para minimizar a mudança de distribuição em relação ao conjunto de dados original. Descrevemos a criação do CIFAR-10.1 no artigo "Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?". As imagens no CIFAR-10.1 são um subconjunto do conjunto de dados TinyImages. Existem atualmente duas versões do conjunto de dados CIFAR-10.1: v4 e v6.
Página inicial : https://github.com/modestyachts/CIFAR-10.1
Código fonte :
tfds.image_classification.Cifar10_1
Versões :
-
1.1.0
(padrão): Sem notas de versão.
-
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim
Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Documentação de recursos :
Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
imagem | Imagem | (32, 32, 3) | uint8 | |
rótulo | ClassLabel | int64 |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised
):('image', 'label')
Citação :
@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 (configuração padrão)
Descrição da configuração : é a primeira versão do nosso conjunto de dados na qual testamos qualquer classificador. Conforme mencionado acima, isso torna o conjunto de dados v4 independente dos classificadores que avaliamos. Os números relatados nas seções principais do nosso artigo usam esta versão do conjunto de dados. Ele foi construído a partir das 25 principais palavras-chave do TinyImages para cada classe, o que levou a um ligeiro desequilíbrio de classe. A maior diferença é que os navios representam apenas 8% do conjunto de testes, em vez de 10%. v4 contém 2.021 imagens.
Tamanho do download :
5.93 MiB
Tamanho do conjunto de dados :
4.46 MiB
Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'test' | 2.021 |
- Figura ( tfds.show_examples ):
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
cifar10_1/v6
Descrição da configuração : é derivado de uma alocação de palavras-chave ligeiramente melhorada que é exatamente balanceada por classe. Esta versão do conjunto de dados corresponde aos resultados do Apêndice D do nosso artigo. v6 contém 2.000 imagens.
Tamanho do download :
5.87 MiB
Tamanho do conjunto de dados :
4.40 MiB
Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'test' | 2.000 |
- Figura ( tfds.show_examples ):
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):