ImageNet-V
收藏OpenDataLab2026-07-05 更新2024-05-09 收录
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资源简介：
Imagenet-v是一个新的分布外数据集，用于对视觉分类器的视点鲁棒性进行基准测试。它是由viewfool生成的，并且具有大小为400*400的图像的100对象的10,000渲染。
Imagenet-v is a novel out-of-distribution (OOD) dataset intended to benchmark the viewpoint robustness of visual classifiers. It was generated by Viewfool, and comprises 10,000 rendered images of 100 object categories, with each image sized to 400×400 pixels.
提供机构：
OpenDataLab创建时间：
2023-02-01
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
ImageNet-V是一个用于基准测试视觉分类器视点鲁棒性的分布外数据集，由viewfool生成，包含100个对象的10,000张400*400尺寸的渲染图像。该数据集由清华大学、北京大学和鹏城实验室于2022年联合发布，相关资源包括GitHub首页和学术论文。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
