يمر

  • وصف :

PASS عبارة عن مجموعة بيانات صور واسعة النطاق لا تتضمن أي أشخاص أو أجزاء بشرية أو أي معلومات شخصية أخرى. ويمكن استخدامه للتدريب المسبق عالي الجودة الخاضع للإشراف الذاتي مع تقليل المخاوف المتعلقة بالخصوصية بشكل كبير.

يحتوي PASS على 1,439,589 صورة بدون أي تسميات مصدرها YFCC-100M.

جميع الصور في مجموعة البيانات هذه مرخصة بموجب ترخيص CC-BY، كما هو الحال مع مجموعة البيانات نفسها. للاطلاع على YFCC-100M، راجع http://www.multimediacommons.org/

  • وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود

  • الصفحة الرئيسية : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pass/

  • كود المصدر : tfds.datasets.pass.Builder

  • الإصدارات :

    • 1.0.0 : الإصدار الأولي.
    • 2.0.0 : الإصدار 2: تمت إزالة 472 صورة من الإصدار 1 لأنها تحتوي على بشر. تمت إضافة البيانات الوصفية أيضًا: التاريخ المأخوذ ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS).
    • 3.0.0 (افتراضي): الإصدار 3: تمت إزالة 131 صورة من الإصدار 2 لأنها تحتوي على بشر/وشم.
  • حجم التحميل : 167.30 GiB

  • حجم مجموعة البيانات : 166.43 GiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

  • الإنشقاقات :

ينقسم أمثلة
'train' 1,439,588
  • هيكل الميزة :
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),
})
  • وثائق الميزة :
ميزة فصل شكل نوع D وصف
المميزاتDict
صورة صورة (لا شيء، لا شيء، 3) uint8
الصورة/creator_uname نص خيط
الصورة/تاريخ_التقاطها نص خيط
الصورة/gps_lat الموتر float32
الصورة/gps_lon الموتر float32
الصورة/التجزئة نص خيط

التصور

  • الاقتباس :
@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"
}