laion400m,laion400m

• Descrizione :

Il set di dati LAION-400M è completamente aperto e liberamente accessibile.

Controllare https://laion.ai/laion-400-open-dataset/ per la descrizione completa di questo set di dati.

Tutte le immagini e i testi nel set di dati LAION-400M sono stati filtrati con il CLIP di OpenAI calcolando la somiglianza del coseno tra il testo e l'incorporamento dell'immagine e eliminando quelli con una somiglianza inferiore a 0,3. La soglia di 0,3 era stata determinata attraverso valutazioni umane e sembrava essere una buona euristica per stimare la corrispondenza semantica immagine-testo-contenuto.

Le coppie immagine-testo sono state estratte dal dump di dati Web Common Crawl e provengono da pagine Web casuali sottoposte a scansione tra il 2014 e il 2021.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/

• Codice sorgente : tfds.vision_language.laion400m.Laion400m

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Dimensioni del download : Unknown size

• Dimensioni del set di dati : Unknown size

• Istruzioni per il download manuale : questo set di dati richiede di scaricare manualmente i dati di origine in download_config.manual_dir (il valore predefinito è ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Fare riferimento alla sezione "Download Information" su https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/

• Cache automatica ( documentazione ): Sconosciuto

• Divisioni :

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ): Mancante.

• Citazione :

@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/images (configurazione predefinita)

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :

laion400m/incasso

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :