ImageNet-C

该数据集对ImageNet数据集引入了不同类型的损坏，用以测试模型在各种条件下的鲁棒性。此外，该数据集也用于评估模型在处理损坏图像时的性能表现，其任务是对图像进行分类。

This dataset introduces various types of corruptions to the ImageNet dataset to test the robustness of models under diverse conditions. Additionally, it is also used to evaluate the performance of models when processing corrupted images, where the task is image classification.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ImageNet-C是一个用于测试神经网络鲁棒性的数据集，包含多种干扰类型（如噪声、模糊、天气影响等）及其对应的AlexNet基准错误率。数据集总大小为66GB，分为多个文件存储不同类型干扰数据。