Lune

CVPR2023顶会

ImageNet-E: Benchmarking Neural Network Robustness via Attribute Editing

Xiaodan Li, Yuefeng Chen, Yao Zhu, Shuhui Wang, Rong Zhang, Hui Xue

2023年份
13顶会引用

摘要

Background Size Position & Direction ILSVRC2012_val_00005614 ILSVRC2012_val_00004577 ILSVRC2012_val_00009393 ImageNet-E Figure 1. Examples of the proposed ImageNet-E dataset. In contrast to adversarial examples or datasets like ImageNet-C [22] who add perturbation or corruptions to original images, we edit the object attributes with controls of backgrounds, sizes, positions and directions.

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