run datalab on food dataset
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook
- Área
- data, machine-learning
Línea de trabajo
Usa el cleanvision-examples/food101.ipynb enlazado como referencia inicial y, a continuación, determina cómo ejecutar cleanlab Datalab en el mismo conjunto de datos. El notebook completado debe especificar el argumento image_key y detectar todos los CleanVision image issues solicitados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
create a version of this notebook:
https://github.com/cleanlab/cleanvision-examples/blob/main/food101.ipynb
But using cleanlab Datalab on the same dataset (with the image_key argument specified to detect all of the cleanvision issues in the images as well).
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 136
- Forks
- 28
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de cleanlab/examples
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