RIDI-REAL-UPDATES-v1.1：封存真实模型更新实验与注册分析（补充数据6）

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23483641

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 4.5 MB。

数据说明

本存放库包含来自24个已完成实验单元的数据，产生了19,200条问题级记录。分析是在预分析锁定之前进行的，构成注册分析。本存放库仅包含计算交叉校验。密封档案以及详细的第三方许可与署名声明已作为上传文件包含在内。重要的方法学说明：- 实验运行期间发生了已披露的执行顺序偏差。- 原始P8方案仍不完整。- 对程序或结果没有独立的人工审查或验证。- 所包含的第三方基准具有独立的、针对特定来源的许可，适用于各自的数据集；不适用一揽子重新许可。关于注册分析与计算交叉校验，请参见：OSF https://osf.io/e35tp/

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。