passar

PASS é um conjunto de dados de imagem em grande escala que não inclui nenhum ser humano, partes humanas ou outras informações de identificação pessoal. Ele pode ser usado para pré-treinamento auto-supervisionado de alta qualidade, reduzindo significativamente as preocupações com a privacidade.

PASS contém 1.439.589 imagens sem nenhum rótulo proveniente de YFCC-100M.

Todas as imagens neste conjunto de dados são licenciadas sob a licença CC-BY, assim como o próprio conjunto de dados. Para YFCC-100M, consulte http://www.multimediacommons.org/

Dividir Exemplos
'train' 1.439.588
  • Estrutura de recursos :
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),
})
  • Documentação do recurso:
Característica Classe Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
imagem Imagem (Nenhuma, Nenhuma, 3) uint8
image/creator_uname Texto corda
imagem/data_tirada Texto corda
imagem/gps_lat tensor float32
image/gps_lon tensor float32
imagem/hash Texto corda

Visualização

  • Citação :
@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"
}