geçmek

• Tanım :

PASS, herhangi bir insanı, insan parçasını veya diğer kişisel 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 görüntü içerir.

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

• Ek Belgeler : north_east Kodlu Makaleleri Keşfedin

• Ana sayfa : 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 içerdiğinden v1'den 472 resim kaldırıldı. Ayrıca meta veriler eklendi: alınan tarih ve GPS.
  • 3.0.0 (varsayılan): v3: İnsan/dövme içerdiğinden 131 görsel v2'den kaldırıldı.

• İndirme boyutu : 167.30 GiB

• Veri kümesi boyutu : 166.43 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

• 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 ( as_supervised belgesine bakın): 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"
}