发布 LUMA 数据集, 应用在 多模态学习、不确定性处理 领域

本次发布的数据集 LUMA, 该数据集名为LUMA，是一个基准数据集，它包含了来自50个类别的音频、图像和文本数据，用于从不确定和多模态数据中学习。LUMA数据集在CIFAR-10/100数据集的基础上扩展，加入了音频样本和利用大型语言模型生成的文本数据。该数据集允许可控地注入各种类型和程度的不确定性，并包含一个Python包，用于生成多种变体。数据规模方面，包含了25,200张图像作为训练和测试数据，以及3,859张图像作为OOD（Out-of-Distribution）数据。其研究任务定位于不确定和多模态数据学习。

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