통과하다

시각화 : Know Your Data에서 탐색
설명 :

PASS는 사람, 인체 부위 또는 기타 개인 식별 정보를 포함하지 않는 대규모 이미지 데이터 세트입니다. 개인 정보 보호 문제를 크게 줄이면서 고품질 자가 감독 사전 교육에 사용할 수 있습니다.

PASS에는 YFCC-100M에서 가져온 라벨이 없는 1,439,589개의 이미지가 포함되어 있습니다.

이 데이터 세트의 모든 이미지는 데이터 세트 자체와 마찬가지로 CC-BY 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. YFCC-100M에 대해서는 http://www.multimediacommons.org/ 를 참조하십시오.

추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색
홈페이지 : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pass/
소스 코드 : tfds.datasets.pass.Builder
버전 :
- 1.0.0 : 최초 릴리스.
- 2.0.0 : v2: v1에서 사람이 포함된 472개의 이미지를 제거했습니다. 또한 메타데이터(datetaken 및 GPS)가 추가되었습니다.
- 3.0.0 (기본값): v3: v2에서 사람/문신이 포함된 131개의 이미지를 제거했습니다.
다운로드 크기 : 167.30 GiB
데이터세트 크기 : 166.43 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,439,588

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/creator_uname': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/date_taken': Text(shape=(), dtype=string),
    'image/gps_lat': float32,
    'image/gps_lon': float32,
    'image/hash': Text(shape=(), dtype=string),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입
	풍모Dict
영상	영상	(없음, 없음, 3)	uint8
이미지/creator_uname	텍스트		끈
이미지/date_taken	텍스트		끈
이미지/gps_lat	텐서		float32
이미지/gps_lon	텐서		float32
이미지/해시	텍스트		끈

감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None
그림 ( tfds.show_examples ):

예 ( tfds.as_dataframe ):

인용 :

@Article{asano21pass,
author = "Yuki M. Asano and Christian Rupprecht and Andrew Zisserman and Andrea Vedaldi",
title = "PASS: An ImageNet replacement for self-supervised pretraining without humans",
journal = "NeurIPS Track on Datasets and Benchmarks",
year = "2021"
}