基准ImageNet-C Benchmark
ImageNet-C
由Hendrycks等人于2019年提出的图像鲁棒性基准数据集，对ImageNet验证集施加15种合成腐蚀（噪声、模糊、天气退化等），每种腐蚀有5个严重程度级别，共75个子集，广泛用于衡量模型对分布偏移的鲁棒性
时间轴 (近 90 天)
10月5日
合成留出测试集上看不出真实天气性能下降的问题，因为合成腐蚀的分布与真实退化的分布之间存在系统性差距
待验证50%
10月5日
ImageNet-C由Hendrycks等人在2019年提出，对ImageNet验证集施加15种合成腐蚀，每种有5个严重程度级别，共构成75个子集，其腐蚀是图像空间后处理操作而非基于真实物理成像过程
待验证50%