ImageNet-9

该数据集是从ImageNet中筛选出来的一小部分，专注于评估模型在有限类别上的性能表现。它被用于评估通过背景增强所带来的性能提升。该数据集的规模较小，所涉及的任务是图像分类。This dataset is a small subset filtered from ImageNet, which is dedicated to evaluating model performance on a limited set of categories. It is employed to assess the performance improvements brought about by background augmentation. This dataset has a small scale, and the associated task is image classification.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ImageNet-9（IN-9）是一个用于评估计算机视觉模型背景鲁棒性的数据集，包含多个变体（如Mixed-Same、Mixed-Rand），通过改变图像背景和前景信号的比例来测试模型对背景的依赖。该数据集旨在促进背景鲁棒性研究，并提供对抗性背景下的性能基准，以帮助理解模型在分布外数据上的表现。