নিয়ন্ত্রিত_কোলাহলপূর্ণ_ওয়েব_লেবেল

• বর্ণনা :

নিয়ন্ত্রিত নয়েজি ওয়েব লেবেল হল ~212,000টি ইউআরএল-এর একটি সংকলন যাতে প্রতিটি ছবি Google ক্লাউড ডেটা লেবেলিং পরিষেবা দ্বারা 3-5 জন লেবেলিং পেশাদারদের দ্বারা সতর্কতার সাথে টীকা করা হয়৷ এই টীকাগুলি ব্যবহার করে, এটি ওয়েব থেকে নিয়ন্ত্রিত রিয়েল-ওয়ার্ল্ড লেবেল শব্দের প্রথম বেঞ্চমার্ক স্থাপন করে৷

আমরা Red Mini-ImageNet (real-world web noise) এবং Blue Mini-ImageNet কনফিগারেশন প্রদান করি: - controlled_noisy_web_labels/mini_imagenet_red - controlled_noisy_web_labels/mini_imagenet_blue

প্রতিটি কনফিগারেশনে 0% থেকে 80% পর্যন্ত দশটি নয়েজ-লেভেল p সহ দশটি রূপ রয়েছে। বৈধতা সেটে পরিষ্কার লেবেল রয়েছে এবং সমস্ত শোরগোল প্রশিক্ষণ সেট জুড়ে ভাগ করা হয়৷ অতএব, প্রতিটি কনফিগারে নিম্নলিখিত বিভাজন রয়েছে:

• ট্রেন_০০
• ট্রেন_05
• ট্রেন_১০
• ট্রেন_15
• ট্রেন_২০
• ট্রেন_30
• ট্রেন_৪০
• ট্রেন_৫০
• ট্রেন_60
• ট্রেন_80
• বৈধতা

ডেটাসেট নির্মাণ এবং বিশ্লেষণের বিশদ বিবরণ কাগজে পাওয়া যাবে। সমস্ত চিত্রের আকার 84x84 রেজোলিউশনে পরিবর্তন করা হয়েছে।

• হোমপেজ : https://google.github.io/controlled-noisy-web-labels/index.html

• উত্স কোড : tfds.image_classification.controlled_noisy_web_labels.ControlledNoisyWebLabels

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।

• ডাউনলোড আকার : 1.83 MiB

• ম্যানুয়াল ডাউনলোডের নির্দেশাবলী : এই ডেটাসেটের জন্য আপনাকে download_config.manual_dir এ ম্যানুয়ালি উৎস ডেটা ডাউনলোড করতে হবে ( ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ এ ডিফল্ট):
  ম্যানুয়ালি এই ডেটা ডাউনলোড করার জন্য, একজন ব্যবহারকারীকে নিম্নলিখিত ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করতে হবে:

1. এখানে বিভক্ত এবং টীকা ডাউনলোড করুন
2. dataset_no_images.zip to dataset_no_images/ এক্সট্র্যাক্ট করুন।
3. dataset_no_images/mini-imagenet-annotations.json-এ সমস্ত ছবি ডাউনলোড করুন dataset_no_images/noisy_images/ নামে একটি নতুন ফোল্ডারে। আউটপুট ফাইলের নামটি mini-imagenet-annotations.json-এ দেওয়া ইমেজ আইডির সাথে সম্মত হতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি "image/id": "5922767e5677aef4", তাহলে ডাউনলোড করা ছবিটি dataset_no_images/noisy_images/5922767e5677aef4.jpg হওয়া উচিত। 4. https://image-net.org/download-images- এ নিবন্ধন করুন এবং ILSVRC2012_img_train.tar এবং ILSVRC2012_img_val.tar ডাউনলোড করুন।

ফলস্বরূপ ডিরেক্টরি গঠন তারপর TFDS দ্বারা প্রক্রিয়া করা হতে পারে:

• dataset_no_images/
  • mini-imagenet/
  • class_name.txt
  • বিভক্ত/
    • blue_noise_nl_0.0
    • blue_noise_nl_0.1
    • ...
    • red_noise_nl_0.0
    • red_noise_nl_0.1
    • ...
    • পরিষ্কার_প্রমাণ
  • mini-imagenet-annotations.json
• ILSVRC2012_img_train.tar
• ILSVRC2012_img_val.tar

• শোরগোল_ছবি/

  • 5922767e5677aef4.jpg

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

• উদ্ধৃতি :

@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}
}

controlled_noisy_web_labels/mini_imagenet_red (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• ডেটাসেটের আকার : 1.19 GiB

• বিভাজন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

controlled_noisy_web_labels/mini_imagenet_blue

• ডেটাসেটের আকার : 1.39 GiB

• বিভাজন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):