geçmek

• Görselleştirme : Verilerinizi north_east keşfedin

• Açıklama :

PASS, herhangi bir insanı, insan parçasını veya kişisel olarak tanımlanabilir diğer bilgileri içermeyen büyük ölçekli bir görüntü veri kümesidir. Gizlilik endişelerini önemli ölçüde azaltırken, yüksek kaliteli kendi kendini denetleyen ön eğitim için kullanılabilir.

PASS, YFCC-100M kaynaklı herhangi bir etiket içermeyen 1.439.589 resim içerir.

Bu veri kümesindeki tüm görseller, veri kümesinin kendisi gibi CC-BY lisansı altında lisanslanmıştır. YFCC-100M için bkz. http://www.multimediacommons.org/

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

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

• Kaynak kodu : tfds.datasets.pass.Builder

• sürümler :

  • 1.0.0 : İlk sürüm.
  • 2.0.0 : v2: İnsan içerdikleri için v1'den 472 resim kaldırıldı. Ayrıca meta veriler eklendi: alınan tarih ve GPS.
  • 3.0.0 (varsayılan): v3: İnsan/dövme içerdiğinden v2'den 131 resim kaldırıldı.

• İndirme boyutu : 167.30 GiB

• Veri kümesi boyutu : 166.43 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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"
}