peerannot: A framework for label aggregation in crowdsourced datasets

Axel Dubar; Tanguy Lefort; Joseph Salmon

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peerannot: A framework for label aggregation in crowdsourced datasets

Acte de colloque

Open Access

peerannot: A framework for label aggregation in crowdsourced datasets

Axel Dubar, Tanguy Lefort et Joseph Salmon

Recueil de l'ensemble des résumés longs est téléchargeable

JDS 2024 - 55es Journées de Statistique (Bordeaux, France, 27/05/2024–31/05/2024)

Résumé

Classification

Clustering

Mixture models

Computational statistics

Statistique Computationnelle

Classification et modèles de mélange

This work presents peerannot, an image data classification library of image data whose labels are generated by crowdsourcing. It is written in Python and allows a comparison of aggregation classification methods with other reference libraries.

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Détails

Titre: peerannot: A framework for label aggregation in crowdsourced datasets
Créateurs - sans rôle: Axel Dubar - Université de Montpellier, Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck - IMAG
Tanguy Lefort - Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck
Joseph Salmon - Université de Montpellier, Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck - IMAG
Colloque: JDS 2024 - 55es Journées de Statistique (Bordeaux, France, 27/05/2024–31/05/2024)
Publications en série: Recueil de l'ensemble des résumés longs est téléchargeable
Identifiants: 9963274009311
Unité académique: Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck - IMAG; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier - LIRMM
Langue: English
Type de ressource: Conference proceeding
Champs locaux: hal-04562830