পাস

  • 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

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 1,439,588
  • 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 :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
ইমেজ ছবি (কোনটিই নয়, 3) uint8
image/creator_unname পাঠ্য স্ট্রিং
ছবি/তারিখ_গৃহীত পাঠ্য স্ট্রিং
image/gps_lat টেনসর float32
image/gps_lon টেনসর float32
ছবি/হ্যাশ পাঠ্য স্ট্রিং

ভিজ্যুয়ালাইজেশন

  • 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"
}