cifar100_n

• विवरण :

वास्तविक मानव एनोटेशन त्रुटियों के साथ CIFAR-100 का पुनः लेबल किया गया संस्करण। मूल CIFAR-100 ट्रेन सेट में प्रत्येक जोड़ी (छवि, लेबल) के लिए, यह एक वास्तविक मानव एनोटेटर द्वारा दिया गया एक अतिरिक्त लेबल प्रदान करता है।

• होमपेज : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• स्रोत कोड : tfds.image_classification.cifar100_n.Cifar100N

• संस्करण :

  • 1.0.0 : प्रारंभिक रिलीज।
  • 1.0.1 (डिफ़ॉल्ट): एनोटेशन और छवियों के बीच निश्चित पत्राचार।

• डाउनलोड आकार : 160.71 MiB

• डेटासेट का आकार : 136.07 MiB

• मैन्युअल डाउनलोड निर्देश : इस डेटासेट के लिए आपको स्रोत डेटा को मैन्युअल रूप से download_config.manual_dir (डिफ़ॉल्ट रूप से ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) में डाउनलोड करना होगा:
  https://github.com/UCSC-REAL/cifar-10-100n से 'side_info_cifar100N.csv', 'CIFAR-100_human_ordered.npy' और 'image_order_c100.npy' डाउनलोड करें

फिर 'CIFAR-100_human_ordered.npy' को CSV फ़ाइल 'CIFAR-100_human_annotations.csv' में बदलें। यह निम्नलिखित कोड के साथ किया जा सकता है:

import numpy as np
from tensorflow_datasets.core.utils.lazy_imports_utils import pandas as pd
from tensorflow_datasets.core.utils.lazy_imports_utils import tensorflow as tf

human_labels_np_path = '<local_path>/CIFAR-100_human_ordered.npy'
human_labels_csv_path = '<local_path>/CIFAR-100_human_annotations.csv'

with tf.io.gfile.GFile(human_labels_np_path, "rb") as f:
  human_annotations = np.load(f, allow_pickle=True)

df = pd.DataFrame(human_annotations[()])

with tf.io.gfile.GFile(human_labels_csv_path, "w") as f:
  df.to_csv(f, index=False)

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
    'noise_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
    'worker_id': int64,
    'worker_time': float32,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@inproceedings{wei2022learning,
  title={Learning with Noisy Labels Revisited: A Study Using Real-World Human
  Annotations},
  author={Jiaheng Wei and Zhaowei Zhu and Hao Cheng and Tongliang Liu and Gang
  Niu and Yang Liu},
  booktitle={International Conference on Learning Representations},
  year={2022},
  url={https://openreview.net/forum?id=TBWA6PLJZQm}
}