Google I/O में ट्यूनिंग के लिए धन्यवाद। मांग पर सभी सत्र देखें मांग पर देखें

उत्तीर्ण

पास एक बड़े पैमाने पर छवि डेटासेट है जिसमें कोई भी मानव, मानव अंग या अन्य व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी शामिल नहीं है। इसका उपयोग उच्च-गुणवत्ता वाले स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण के लिए किया जा सकता है, जबकि गोपनीयता संबंधी चिंताओं को काफी हद तक कम कर सकता है।

PASS में YFCC-100M से लिए गए बिना किसी लेबल के 1,439,589 चित्र हैं।

इस डेटासेट की सभी छवियों को CC-BY लाइसेंस के अंतर्गत लाइसेंस दिया गया है, जैसा कि स्वयं डेटासेट है। YFCC-100M के लिए देखें http://www.multimediacommons.org/

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,439,588
  • फ़ीचर संरचना :
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),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
छवि छवि (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) uint8
इमेज/क्रिएटर_यूनाम मूलपाठ डोरी
इमेज/डेट_टेक मूलपाठ डोरी
इमेज/gps_lat टेन्सर फ्लोट32
छवि/gps_lon टेन्सर फ्लोट32
इमेज/हैश मूलपाठ डोरी

VISUALIZATION

  • उद्धरण :
@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"
}