geirhos_conflict_stimuli

• Açıklama :

"ImageNet tarafından eğitilmiş CNN'lerden gelen şekil/doku çatışması uyaranları, dokuya yönelik önyargılıdır; artan şekil önyargısı, doğruluğu ve sağlamlığı artırır."

Veri kümesi kaynağı, eşleşen şekil ve dokuya sahip görüntüler içermesine ve biz onları buraya dahil etmemize rağmen, orijinal belgedeki çoğu değerlendirmede bunların göz ardı edildiğini unutmayın.

• Anasayfa : https://github.com/rgeirhos/texture-vs-shape

• Kaynak kodu : tfds.image_classification.GeirhosConflictStimuli

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 153.96 MiB

• Veri kümesi boyutu : 130.44 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (test) olduğunda

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'shape_imagenet_labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000)),
    'shape_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=16),
    'texture_imagenet_labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000)),
    'texture_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=16),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): ('image', 'shape_label')

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@inproceedings{
  geirhos2018imagenettrained,
  title={ImageNet-trained {CNN}s are biased towards texture; increasing shape
         bias improves accuracy and robustness.},
  author={Robert Geirhos and Patricia Rubisch and Claudio Michaelis and
          Matthias Bethge and Felix A. Wichmann and Wieland Brendel},
  booktitle={International Conference on Learning Representations},
  year={2019},
  url={https://openreview.net/forum?id=Bygh9j09KX},
}