cifar10_h

Mô tả :

Phiên bản được dán nhãn lại của bộ thử nghiệm CIFAR-10 với nhãn mềm đến từ người chú thích thực sự. Đối với mỗi cặp (hình ảnh, nhãn) trong bộ thử nghiệm CIFAR-10 ban đầu, nó cung cấp một số nhãn bổ sung được cung cấp bởi người chú thích thực sự cũng như nhãn mềm trung bình. Tập huấn luyện giống hệt với tập dữ liệu gốc.

Trang chủ : https://github.com/jcpeterson/cifar-10h
Mã nguồn : tfds.image_classification.cifar10_h.Cifar10H
Phiên bản :
- 1.0.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.
Kích thước tải xuống : 172.92 MiB
Kích thước tập dữ liệu : 144.85 MiB
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Có
Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
`'test'`	10.000
`'train'`	50.000

Cấu trúc tính năng :

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)),
})

Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D
	Tính năngDict
chú thích_ids	Trình tự (vô hướng)	(Không có,)	int32
con người_nhãn	Trình tự(ClassLabel)	(Không có,)	int64
nhận dạng	Chữ		sợi dây
hình ảnh	Hình ảnh	(32, 32, 3)	uint8
nhãn	Nhãn lớp		int64
phản ứng_lần	Trình tự (vô hướng)	(Không có,)	phao32
nhãn mềm	Tenxơ	(10,)	phao32
thử_chỉ số	Trình tự (vô hướng)	(Không có,)	int32

Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None
Hình ( tfds.show_examples ):

Hình dung

Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

Trích dẫn :

@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}
}