- 설명 :
ImageNet-A는 새로운 데이터를 수집하고 ResNet-50 모델이 올바르게 분류하지 못한 이미지만 유지하여 얻은 ImageNet 레이블로 레이블이 지정된 이미지 세트입니다. 자세한 내용은 논문을 참고해주세요.
레이블 공간은 ImageNet2012와 동일합니다. 각 예는 다음 키가 포함된 사전으로 표시됩니다.
- 'image': 이미지, (H, W, 3)-텐서.
- 'label': [0, 1000) 범위의 정수입니다.
'file_name': 데이터세트 내의 예시를 식별하는 고유한 문자열입니다.
추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색
소스 코드 :
tfds.datasets.imagenet_a.Builder
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 릴리스 노트가 없습니다.
-
다운로드 크기 :
655.70 MiB
데이터세트 크기 :
650.87 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 7,500 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'file_name': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1000),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
파일 이름 | 텍스트 | 끈 | ||
영상 | 영상 | (없음, 없음, 3) | uint8 | |
상표 | 클래스 라벨 | 정수64 |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):('image', 'label')
그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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}
}