ImageNet-C

我们为图像分类器的鲁棒性建立了严格的基准。我们的第一个基准 ImageNet-C 标准化并扩展了损坏鲁棒性主题，同时显示了哪些分类器在安全关键型应用中更可取。

We establish rigorous benchmarks for the robustness of image classifiers. Our first benchmark, ImageNet-C, standardizes and expands the research field of corruption robustness, while demonstrating which classifiers are more preferable for safety-critical applications.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ImageNet-C是一个用于评估图像分类器鲁棒性的基准数据集，专注于测试模型对常见损坏和扰动的抵抗能力。它由加州大学和俄勒冈州立大学于2019年发布，旨在为安全关键型应用提供更可靠的分类器选择标准。该数据集采用CC BY 4.0许可，适用于计算机视觉领域的图像分类研究。