近日，Meta AI发布了ImageNetX：一组用于流行的 ImageNet 基准测试的人工注释，用于衡量模型稳健性的优势/劣势——这是在 AI 计算机视觉系统中查明错误类型的首批大规模努力之一。
ImageNet-X 是一组人工注释，可精确定位流行的 ImageNet 数据集的故障类型。 ImageNet-X 为验证集中的每个图像和 12,000 个训练样本的随机子集标记区分对象因素，例如姿势、大小、颜色、光照、遮挡、共现等。
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ImageNet-X 是一组人工注释，可精确定位流行的 ImageNet 数据集的故障类型。 ImageNet-X 为验证集中的每个图像和 12,000 个训练样本的随机子集标记区分对象因素，例如姿势、大小、颜色、光照、遮挡、共现等。
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