lulus

  • Keterangan :

PASS adalah kumpulan data gambar berskala besar yang tidak menyertakan manusia, bagian tubuh manusia, atau informasi identitas pribadi lainnya. Ini dapat digunakan untuk pra-pelatihan dengan pengawasan mandiri berkualitas tinggi sekaligus mengurangi masalah privasi secara signifikan.

PASS berisi 1.439.589 gambar tanpa label apa pun yang bersumber dari YFCC-100M.

Semua gambar dalam kumpulan data ini dilisensikan di bawah lisensi CC-BY, begitu pula kumpulan data itu sendiri. Untuk YFCC-100M lihat http://www.multimediacommons.org/

Membelah Contoh
'train' 1.439.588
  • Struktur fitur :
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),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Tipe D Keterangan
FiturDict
gambar Gambar (Tidak ada, Tidak ada, 3) uint8
gambar/nama_pencipta Teks rangkaian
gambar/tanggal_diambil Teks rangkaian
gambar/gps_lat Tensor float32
gambar/gps_lon Tensor float32
gambar/hash Teks rangkaian

Visualisasi

  • Kutipan :
@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"
}