Controlled_noisy_web_labels

• 説明:

Controlled Noisy Web Labels は、画像への最大 212,000 の URL のコレクションであり、すべての画像は、Google Cloud Data Labeling Service によって 3 ～ 5 人のラベル付けの専門家によって慎重に注釈が付けられています。これらの注釈を使用して、Web から制御された現実世界のラベル ノイズの最初のベンチマークを確立します。

赤の Mini-ImageNet (現実世界の Web ノイズ) と青の Mini-ImageNet 構成を提供します。

各構成には、0% から 80% までの 10 のノイズ レベル p を持つ 10 のバリアントが含まれています。検証セットにはクリーンなラベルがあり、ノイズの多いすべてのトレーニング セットで共有されます。したがって、各構成には次の分割があります。

• train_00
• train_05
• train_10
• train_15
• train_20
• train_30
• train_40
• train_50
• train_60
• train_80
• 検証

データセットの構築と分析の詳細については、論文を参照してください。すべての画像は 84x84 の解像度にサイズ変更されます。

• ホームページ: https://google.github.io/controld-noisy-web-labels/index.html

• ソース コード: tfds.image_classification.controlled_noisy_web_labels.ControlledNoisyWebLabels

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: 1.83 MiB

• 手動ダウンロードの手順: このデータセットでは、ソース データを手動でdownload_config.manual_dir (デフォルトは~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) にダウンロードする必要があります。
  このデータを手動でダウンロードするには、ユーザーは次の操作を実行する必要があります。

1. 分割と注釈はこちらからダウンロードしてください
2. dataset_no_images.zip を dataset_no_images/ に解凍します。
3. dataset_no_images/mini-imagenet-annotations.json 内のすべての画像を、dataset_no_images/noisy_images/ という名前の新しいフォルダーにダウンロードします。出力ファイル名は、mini-imagenet-annotations.json で提供されるイメージ ID と一致する必要があります。たとえば、"image/id": "5922767e5677aef4" の場合、ダウンロードされる画像は dataset_no_images/noisy_images/5922767e5677aef4.jpg になります。 4. https://image-net.org/download-imagesに登録し、ILSVRC2012_img_train.tar と ILSVRC2012_img_val.tar をダウンロードします。

結果のディレクトリ構造は、TFDS によって処理される場合があります。

• dataset_no_images/
  • ミニイメージネット/
  • クラス名.txt
  • スプリット/
    • blue_noise_nl_0.0
    • blue_noise_nl_0.1
    • ...
    • red_noise_nl_0.0
    • red_noise_nl_0.1
    • ...
    • clean_validation
  • mini-imagenet-annotations.json
• ILSVRC2012_img_train.tar
• ILSVRC2012_img_val.tar

• うるさい_画像/

  • 5922767e5677aef4.jpg

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'is_clean': bool,
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')

• 引用：

@inproceedings{jiang2020beyond,
  title={Beyond synthetic noise: Deep learning on controlled noisy labels},
  author={Jiang, Lu and Huang, Di and Liu, Mason and Yang, Weilong},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  pages={4804--4815},
  year={2020},
  organization={PMLR}
}

controls_noisy_web_labels/mini_imagenet_red (デフォルト設定)

• データセットサイズ: 1.19 GiB

• スプリット:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

controls_noisy_web_labels/mini_imagenet_blue

• データセットサイズ: 1.39 GiB

• スプリット:

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):