CIFAR-100-Enriched（由Renumics增强）数据集卡

数据集概述

? Data-centric AI 实践越来越重要，适用于现实世界的用例。 在 Renumics ，我们认为应该扩展传统的基准数据集和竞赛来反映这一发展。

? 这就是为什么我们发布带有应用特定增强的基准数据集（例如嵌入、基准结果、不确定性、标签错误分数）。我们希望这能够以以下方式帮助机器学习社区：

? 这个数据集是 CIFAR-100 Dataset 的增强版本。

探索数据集

这些增强功能使您能够快速获得对数据集的洞察力。开源的数据整理工具 Renumics Spotlight 只需要几行代码就可以实现这一目标：

在笔记本中安装datasets和Spotlight：

!pip install renumics-spotlight datasets

在笔记本中从huggingface加载数据集：

import datasets

dataset = datasets.load_dataset("renumics/cifar100-enriched", split="train")

通过使用嵌入来识别相关数据片段，开始简单的探索视图：

from renumics import spotlight

df = dataset.to_pandas()
df_show = df.drop(columns=['embedding', 'probabilities'])
spotlight.show(df_show, port=8000, dtype={"image": spotlight.Image, "embedding_reduced": spotlight.Embedding})

您可以使用用户界面交互式地配置数据的视图。根据具体的任务（例如模型比较、调试、异常检测），您可能希望利用不同的增强功能和元数据。

CIFAR-100 数据集

CIFAR-100 数据集由60000个大小为32x32的彩色图像组成，包含100个类别，每个类别有600个图像。训练集中有50000个图像，测试集中有10000个图像。CIFAR-100中的100个类别分为20个超类。每个图像都有一个“fine”标签（它所属的类别）和一个“coarse”标签（它所属的超类）。这些类别完全互斥。我们通过添加使用 Vision Transformer 生成的图像嵌入来丰富数据集。以下是 CIFAR-100 中的类别列表：

支持的任务和排行榜

• 图像分类：这个任务的目标是将给定的图像分类到100个类别中的一个。排行榜可在 here 查看。

语言

英文类别标签。

数据集结构

数据实例

下面是训练集的一个样本：

{
  'image': '/huggingface/datasets/downloads/extracted/f57c1a3fbca36f348d4549e820debf6cc2fe24f5f6b4ec1b0d1308a80f4d7ade/0/0.png',
  'full_image': <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=32x32 at 0x7F15737C9C50>,
  'fine_label': 19,
  'coarse_label': 11,
  'fine_label_str': 'cattle',
  'coarse_label_str': 'large_omnivores_and_herbivores',
  'fine_label_prediction': 19,
  'fine_label_prediction_str': 'cattle',
  'fine_label_prediction_error': 0,
  'split': 'train',
  'embedding': [-1.2482988834381104,
    0.7280710339546204, ...,
    0.5312759280204773],
  'probabilities': [4.505949982558377e-05,
    7.286163599928841e-05, ...,
    6.577593012480065e-05],
  'embedding_reduced': [1.9439491033554077, -5.35720682144165]
}

数据字段

数据集划分

数据集创建

理由

CIFAR-10 和 CIFAR-100 是 80 million tiny images 数据集的标记子集。它们由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。

源数据

需要更多信息

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注释

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个人和敏感信息

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使用数据的注意事项

数据的社会影响

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偏见讨论

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其他已知限制

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附加信息

数据集策划者

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许可信息

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引用信息

如果您使用这个数据集，请引用以下论文：

@article{krizhevsky2009learning,
  added-at = {2021-01-21T03:01:11.000+0100},
  author = {Krizhevsky, Alex},
  biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/2fe5248afe57647d9c85c50a98a12145c/s364315},
  interhash = {cc2d42f2b7ef6a4e76e47d1a50c8cd86},
  intrahash = {fe5248afe57647d9c85c50a98a12145c},
  keywords = {},
  pages = {32--33},
  timestamp = {2021-01-21T03:01:11.000+0100},
  title = {Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images},
  url = {https://www.cs.toronto.edu/~kriz/learning-features-2009-TR.pdf},
  year = 2009
}

贡献

Alex Krizhevsky、Vinod Nair、Geoffrey Hinton 和 Renumics GmbH。