Stylized ImageNet データセットは、AdaIN スタイル転送を通じて自然画像のグローバルな形状情報を保持しながら、ImageNet のローカル テクスチャを取り除くことによって作成されます。これにより、CNN はローカル テクスチャについてではなく、形状についてより多くのことを学習するようになります。

引用

@inproceedings{geirhos2019, title={ImageNetで学習した{CNN}はテクスチャに偏りがあり、形状バイアスを増やすことで精度と堅牢性が向上する。} author={ロバート・ゲイロス、パトリシア・ルビッシュ、クラウディオ・ミカエリス、マティアス・ベスゲ、フェリックス・A・ウィッチマン、ヴィーラント・ブレンデル}、 書籍タイトル={学習表現に関する国際会議}、 年={2019}、 url={https://openreview.net/forum?id=Bygh9j09KX}, }