NICO

NICO 数据集专为非 I.I.D. 设计。或 OOD（分布外）图像分类。它模拟了一个真实世界的设置，即测试分布可能会导致训练分布的任意偏移，这违反了传统的 I.I.D.大多数机器学习方法的假设。数据集能够很好地支持的典型研究方向包括但不限于迁移学习或领域适应（当测试分布已知时）和稳定学习或领域泛化（当测试分布未知时）。
构建数据集的基本思想是用主要概念（例如狗）和视觉概念出现的上下文（例如在草地上）标记图像。通过调整训练和测试数据中不同上下文的比例，可以控制分布程度灵活转变，对不同类型的非 I.I.D. 进行研究。设置。