उत्तीर्ण

• विज़ुअलाइज़ेशन : north_east में अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें

• विवरण :

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/

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.pass.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 : प्रारंभिक रिलीज।
  • 2.0.0 : v2: v1 से 472 चित्र निकाले गए क्योंकि उनमें मनुष्य थे। मेटाडेटा भी जोड़ा गया: डेटटेकन और जीपीएस।
  • 3.0.0 (डिफ़ॉल्ट): v3: v2 से 131 चित्र निकाले गए क्योंकि उनमें मानव/टैटो थे।

• डाउनलोड का आकार : 167.30 GiB

• डेटासेट का आकार : 166.43 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• 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 :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• 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"
}