ImageNet-A データセットは、ResNet モデルによって誤って分類された、修正されていない現実世界の自然発生サンプルで構成されています。データセットには、敵対的にフィルタリングされた 7,500 枚の画像が含まれており、機械学習モデルのパフォーマンスの大幅な低下につながる可能性があります。 このデータセットは ImageNet テスト セットと同じですが、既存のモデルにさらに挑戦します。 ImageNet-A の 200 カテゴリは、ImageNet-1K データセットがカバーする大きなカテゴリのほとんどをカバーします。 このデータ セットには、ImageNet-A と ImageNet-O の 2 つのデータ セットが含まれています。

引用

この情報が研究に役立つ場合は、以下の文献を引用してください。 @article{hendrycks2021nae, タイトル={自然敵対的例}、 著者={ダン・ヘンドリックス、ケビン・チャオ、スティーブン・バサート、ジェイコブ・スタインハート、ドーン・ソング} ジャーナル={CVPR}、 年={2021} }