run datalab on food dataset
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 42/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
リンクされた cleanvision-examples/food101.ipynb を出発点として参照し、その後、同じデータセットで cleanlab Datalab を実行する方法を確認します。完成した notebook では image_key 引数を指定し、要求されたすべての CleanVision image issues を検出する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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).
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 136
- フォーク
- 28
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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