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Label Error Detection

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전체 기법전체 데이터셋

하위 태스크

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평가표

1

보존된 평가 기록

1

코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/autonlab/aqua

공식 코드

AQuA: A Benchmarking Tool for Label Quality Assessment

https://github.com/chang-yue/ctrl

공식 코드

CTRL: Clustering Training Losses for Label Error Detection

https://github.com/cleanlab/cleanlab

공식 코드

Identifying Incorrect Annotations in Multi-Label Classification Data

https://github.com/cleanlab/multilabel-error-detection-benchmarks

공식 코드

Identifying Incorrect Annotations in Multi-Label Classification Data

https://github.com/digital-dermatology/cleanpatrick

공식 코드

CleanPatrick: A Benchmark for Image Data Cleaning

https://github.com/guotong1988/Automatic-Label-Error-Correction

공식 코드

The Re-Label Method For Data-Centric Machine Learning

https://github.com/mrcoee/automatic-label-error-detection

공식 코드

Automated Detection of Label Errors in Semantic Segmentation Datasets via Deep Learning and Uncertainty Quantification

https://github.com/mschubert95/identifying_label_errors_in_od

공식 코드

Identifying Label Errors in Object Detection Datasets by Loss Inspection

https://github.com/wenet-e2e/wenetspeech

공식 코드

WenetSpeech: A 10000+ Hours Multi-domain Mandarin Corpus for Speech Recognition

https://github.com/aizhiqi-work/MM-KWS

WenetSpeech: A 10000+ Hours Multi-domain Mandarin Corpus for Speech Recognition

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.