পাস

• ভিজ্যুয়ালাইজেশন : north_east আপনার ডেটা জানুন

• বর্ণনা :

PASS হল একটি বড় আকারের ইমেজ ডেটাসেট যাতে কোনো মানুষ, মানুষের অংশ বা অন্যান্য ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে না। গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার সময় এটি উচ্চ-মানের স্ব-তত্ত্বাবধানে পূর্বপ্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

PASS-এ YFCC-100M থেকে কোনো লেবেল ছাড়াই 1,439,589টি ছবি রয়েছে।

এই ডেটাসেটের সমস্ত ছবি CC-BY লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত, যেমন ডেটাসেট নিজেই। YFCC-100M-এর জন্য http://www.multimediacommons.org/ দেখুন

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

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

• সোর্স কোড : tfds.datasets.pass.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 : প্রাথমিক প্রকাশ।
  • 2.0.0 : v2: v1 থেকে 472টি ছবি সরিয়ে দেওয়া হয়েছে কারণ এতে মানুষ রয়েছে। এছাড়াও মেটাডেটা যোগ করা হয়েছে: তারিখ নেওয়া এবং GPS।
  • 3.0.0 (ডিফল্ট): v3: v2 থেকে 131টি ছবি সরানো হয়েছে কারণ এতে মানুষ/ট্যাটো রয়েছে।

• ডাউনলোড আকার : 167.30 GiB

• ডেটাসেটের আকার : 166.43 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@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"
}