- תיאור :
גרסה מתויגת מחדש של ערכת הבדיקות של CIFAR-10 עם תוויות רכות המגיעות מכותבים אנושיים אמיתיים. עבור כל זוג (תמונה, תווית) בערכת הבדיקות המקורית של CIFAR-10, הוא מספק מספר תוויות נוספות שניתנו על ידי כותבים אנושיים אמיתיים, כמו גם התווית הרכה הממוצעת. מערך ההדרכה זהה לזה של מערך הנתונים המקורי.
דף הבית : https://github.com/jcpeterson/cifar-10h
קוד מקור :
tfds.image_classification.cifar10_h.Cifar10H
גרסאות :
-
1.0.0
(ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
-
גודל הורדה :
172.92 MiB
גודל מערך נתונים :
144.85 MiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 50,000 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'annotator_ids': Sequence(Scalar(shape=(), dtype=int32)),
'human_labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10)),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
'reaction_times': Sequence(Scalar(shape=(), dtype=float32)),
'soft_label': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
'trial_indices': Sequence(Scalar(shape=(), dtype=int32)),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
annotator_ID | רצף (סקלארי) | (אף אחד,) | int32 | |
תוויות_אדם | Sequence (ClassLabel) | (אף אחד,) | int64 | |
תְעוּדַת זֶהוּת | טֶקסט | חוּט | ||
תמונה | תמונה | (32, 32, 3) | uint8 | |
תווית | ClassLabel | int64 | ||
זמני_תגובה | רצף (סקלארי) | (אף אחד,) | לצוף32 | |
soft_label | מוֹתֵחַ | (10,) | לצוף32 | |
מדדי_ניסיון | רצף (סקלארי) | (אף אחד,) | int32 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ):
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@inproceedings{wei2022learning,
title={Human uncertainty makes classification more robust},
author={Joshua C. Peterson and Ruairidh M. Battleday and Thomas L. Griffiths
and Olga Russakovsky},
booktitle={IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR)},
year={2019}
}