cifar10_h

• 설명 :

실제 인간 주석자가 제공한 소프트 라벨을 사용하여 CIFAR-10 테스트 세트의 라벨이 다시 지정된 버전입니다. 원본 CIFAR-10 테스트 세트의 모든 쌍(이미지, 레이블)에 대해 실제 인간 주석자가 제공한 여러 추가 레이블과 평균 소프트 레이블을 제공합니다. 훈련 세트는 원본 데이터세트와 동일합니다.

• 홈페이지 : https://github.com/jcpeterson/cifar-10h

• 소스 코드 : tfds.image_classification.cifar10_h.Cifar10H

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : 172.92 MiB

• 데이터세트 크기 : 144.85 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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)),
})

• 기능 문서 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}