- الوصف :
نسخة معاد تسميتها من مجموعة اختبار CIFAR-10 مع ملصقات إلكترونية قادمة من مشروحين بشريين حقيقيين. لكل زوج (صورة، ملصق) في مجموعة اختبار CIFAR-10 الأصلية، فإنه يوفر العديد من التسميات الإضافية التي يقدمها المفسرون البشريون الحقيقيون بالإضافة إلى التسمية الناعمة المتوسطة. مجموعة التدريب مطابقة لمجموعة البيانات الأصلية.
الصفحة الرئيسية : https://github.com/jcpeterson/cifar-10h
كود المصدر :
tfds.image_classification.cifar10_h.Cifar10Hالإصدارات :
-
1.0.0(افتراضي): الإصدار الأولي.
-
حجم التحميل :
172.92 MiBحجم مجموعة البيانات :
144.85 MiBالتخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
الإنشقاقات :
| ينقسم | أمثلة |
|---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 50.000 |
- هيكل الميزة :
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)),
})
- وثائق الميزة :
| ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
|---|---|---|---|---|
| المميزاتDict | ||||
| annotator_ids | تسلسل (عددي) | (لا أحد،) | int32 | |
| human_labels | التسلسل (ClassLabel) | (لا أحد،) | int64 | |
| بطاقة تعريف | نص | خيط | ||
| صورة | صورة | (32، 32، 3) | uint8 | |
| ملصق | ClassLabel | int64 | ||
| Reaction_times | تسلسل (عددي) | (لا أحد،) | float32 | |
| soft_label | الموتر | (10،) | float32 | |
| محاكمة_مؤشرات | تسلسل (عددي) | (لا أحد،) | int32 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع
as_superviseddoc ):Noneالشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@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}
}