laion400m, laion400m

• Açıklama :

LAION-400M veri kümesi tamamen açık ve serbestçe erişilebilir.

Bu veri kümesinin tam açıklaması için https://laion.ai/laion-400-open-dataset/ adresini kontrol edin.

LAION-400M veri setindeki tüm resimler ve metinler, metin ve resim yerleştirmeleri arasındaki kosinüs benzerliği hesaplanarak ve benzerliği 0,3'ün altına düşürülerek OpenAI'nin CLIP'i ile filtrelenmiştir. 0.3 eşiği, insan değerlendirmeleriyle belirlenmişti ve semantik görüntü-metin-içerik eşleşmesini tahmin etmek için iyi bir buluşsal yöntem gibi görünüyordu.

Resim-metin çiftleri, Common Crawl web veri dökümünden çıkarıldı ve 2014 ile 2021 arasında taranan rastgele web sayfalarından alındı.

• Ek Belgeler : north_east Kodlu Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/

• Kaynak kodu : tfds.vision_language.laion400m.Laion400m

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Veri kümesi boyutu : Unknown size

• Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri manuel olarak download_config.manual_dir içine indirmenizi gerektirir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ şeklindedir):
  https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/ adresindeki "Bilgileri İndir" bölümüne bakın.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Bilinmiyor

• bölmeler :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz. as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.

• Alıntı :

@article{DBLP:journals/corr/abs-2111-02114,
  author    = {Christoph Schuhmann and
               Richard Vencu and
               Romain Beaumont and
               Robert Kaczmarczyk and
               Clayton Mullis and
               Aarush Katta and
               Theo Coombes and
               Jenia Jitsev and
               Aran Komatsuzaki},
  title     = { {LAION-400M:} Open Dataset of CLIP-Filtered 400 Million Image-Text
               Pairs},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2111.02114},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2111.02114},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2111.02114},
  timestamp = {Fri, 05 Nov 2021 15:25:54 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2111-02114.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

laion400m/resimler (varsayılan yapılandırma)

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'caption': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'license': Text(shape=(), dtype=string),
    'nsfw': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'original_height': Scalar(shape=(), dtype=int32),
    'original_width': Scalar(shape=(), dtype=int32),
    'similarity': Scalar(shape=(), dtype=float64),
    'url': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :

laion400m/yerleştirmeler

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'caption': Text(shape=(), dtype=string),
    'image_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float16),
    'license': Text(shape=(), dtype=string),
    'nsfw': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'original_height': Scalar(shape=(), dtype=int32),
    'original_width': Scalar(shape=(), dtype=int32),
    'similarity': Scalar(shape=(), dtype=float64),
    'text_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float16),
    'url': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :