- 説明:
ImageNet-A は、新しいデータを収集し、ResNet-50 モデルが正しく分類できなかった画像のみを保持することによって取得された、ImageNet ラベルでラベル付けされた画像のセットです。詳細については、論文を参照してください。
ラベル空間はImageNet2012と同じです。各例は、次のキーを持つ辞書として表されます。
- 'image': イメージ、(H, W, 3) テンソル。
- 'label': [0, 1000) の範囲の整数。
「file_name」: データセット内のサンプルを識別する一意の文字列。
追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ソースコード:
tfds.datasets.imagenet_a.Builder
バージョン:
-
0.1.0
(デフォルト): リリース ノートなし。
-
ダウンロードサイズ:
655.70 MiB
データセットのサイズ:
650.87 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 7,500 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ファイル名 | 文章 | 弦 | ||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@article{hendrycks2019nae,
title={Natural Adversarial Examples},
author={Dan Hendrycks and Kevin Zhao and Steven Basart and Jacob Steinhardt and Dawn Song},
journal={arXiv preprint arXiv:1907.07174},
year={2019}
}