慕尼黑工业大学 发布 SUB: Substitutions on Caltech-UCSD Birds-200-2011 数据集, 应用在 图像识别、机器学习评估 领域

慕尼黑工业大学 本次发布的数据集 SUB: Substitutions on Caltech-UCSD Birds-200-2011, SUB数据集是基于CUB数据集创建的，包含38,400张合成图像，旨在评估解释性模型的泛化能力。数据集中的图像经过精心编辑，以替换特定属性，如翼色或腹部图案。通过TDG方法，该数据集可以精确控制生成的图像，确保生成的图像同时具有正确的鸟类别和正确的属性。SUB数据集是第一个在评估分类之前隔离概念的光照真实图像数据集，有助于评估模型对已知概念的组合的泛化能力。

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