geçmek

  • Tanım :

PASS, herhangi bir insanı, insan parçasını veya diğer kişisel bilgileri içermeyen büyük ölçekli bir görüntü veri kümesidir. Gizlilik endişelerini önemli ölçüde azaltırken yüksek kaliteli, kendi kendini denetleyen ön eğitim için kullanılabilir.

PASS, YFCC-100M kaynaklı herhangi bir etiket içermeyen 1.439.589 görüntü içerir.

Bu veri kümesindeki tüm görseller, veri kümesinin kendisi gibi CC-BY lisansı kapsamında lisanslanmıştır. YFCC-100M için bkz . http://www.multimediacommons.org/

Bölmek Örnekler
'train' 1.439.588
  • Özellik yapısı :
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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
resim Resim (Yok, Yok, 3) uint8
resim/yaratıcı_unadı Metin sicim
resim/tarih_alınan Metin sicim
resim/gps_lat Tensör kayan nokta32
resim/gps_lon Tensör kayan nokta32
resim/karma Metin sicim

Görselleştirme

  • Alıntı :
@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"
}