Hình dung : Khám phá trong Biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
PASS là tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn không bao gồm bất kỳ con người, bộ phận nào của con người hoặc thông tin nhận dạng cá nhân khác. Nó có thể được sử dụng để đào tạo trước tự giám sát chất lượng cao trong khi giảm thiểu đáng kể những lo ngại về quyền riêng tư.
PASS chứa 1.439.589 hình ảnh không có bất kỳ nhãn nào có nguồn gốc từ YFCC-100M.
Tất cả hình ảnh trong tập dữ liệu này đều được cấp phép theo giấy phép CC-BY, cũng như chính tập dữ liệu. Đối với YFCC-100M, hãy xem http://www.multimediacommons.org/
Trang chủ : https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pass/
Mã nguồn :
tfds.image.pass_dataset.PASS
Các phiên bản :
-
1.0.0
: Bản phát hành ban đầu. -
2.0.0
: v2: Đã xóa 472 hình ảnh khỏi v1 vì chúng chứa con người. Cũng đã thêm siêu dữ liệu: datetaken và GPS. -
3.0.0
(mặc định): v3: Đã xóa 131 hình ảnh khỏi v2 vì chúng chứa con người / tattos.
-
Kích thước tải xuống :
Unknown size
Kích thước tập dữ liệu :
Unknown size
Tự động lưu trong bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không xác định
Tách :
Tách ra | Các ví dụ |
---|
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
'image/creator_uname': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image/date_taken': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image/gps_lat': tf.float32,
'image/gps_lon': tf.float32,
'image/hash': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Loại | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Các tính năng | ||||
hình ảnh | Hình ảnh | (Không có, Không có, 3) | tf.uint8 | |
image / create_uname | Chữ | tf.string | ||
image / date_taken | Chữ | tf.string | ||
image / gps_lat | Tensor | tf.float32 | ||
image / gps_lon | Tensor | tf.float32 | ||
hình ảnh / băm | Chữ | tf.string |
Khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):None
Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ): Thiếu.
Trích dẫn :
@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"
}