ImageNet-A + ImageNet-O 图像数据集

ImageNet-A 数据集由真实世界的、未经修改的、自然出现的、被 ResNet 模型错误分类的例子组成。该数据集包含 7,500 张经过对抗性过滤的图像，很容易导致机器学习模型的性能显著下降。

The ImageNet-A dataset consists of real-world, unmodified, naturally occurring examples that were misclassified by ResNet models. This dataset contains 7,500 adversarially filtered images, which readily induce a substantial performance degradation in machine learning models.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ImageNet-A + ImageNet-O图像数据集包含ImageNet-A和ImageNet-O两个子集，总大小为825.09 MB，发布于3年前。ImageNet-A由7,500张真实世界、未经修改且被ResNet模型错误分类的图像组成，通过对抗性过滤设计，旨在显著降低机器学习模型的性能，覆盖了ImageNet-1K数据集的大部分大类别。