laion400m

• विवरण :

LAION-400M डेटासेट पूरी तरह से खुले तौर पर, स्वतंत्र रूप से पहुंच योग्य है।

इस डेटासेट के पूर्ण विवरण के लिए https://laion.ai/laion-400-open-dataset/ देखें।

LAION-400M डेटासेट में सभी छवियों और टेक्स्ट को टेक्स्ट और छवि एम्बेडिंग के बीच कोसाइन समानता की गणना करके और 0.3 से नीचे समानता वाले लोगों को हटाकर OpenAI के CLIP के साथ फ़िल्टर किया गया है। 0.3 की सीमा मानव मूल्यांकन के माध्यम से निर्धारित की गई थी और अर्थपूर्ण छवि-पाठ-सामग्री मिलान का अनुमान लगाने के लिए एक अच्छा अनुमान प्रतीत होता है।

छवि-पाठ-जोड़े कॉमन क्रॉल वेब डेटा डंप से निकाले गए हैं और 2014 और 2021 के बीच क्रॉल किए गए यादृच्छिक वेब पेजों से हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/

• स्रोत कोड : tfds.vision_language.laion400m.Laion400m

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट आकार : Unknown size

• मैन्युअल डाउनलोड निर्देश : इस डेटासेट के लिए आपको स्रोत डेटा को मैन्युअल रूप से download_config.manual_dir (डिफ़ॉल्ट रूप से ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) में डाउनलोड करना होगा:
  https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/ पर "डाउनलोड जानकारी" अनुभाग देखें

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): अज्ञात

• विभाजन :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ): गुम है।

• उद्धरण :

@article{DBLP:journals/corr/abs-2111-02114,
  author    = {Christoph Schuhmann and
               Richard Vencu and
               Romain Beaumont and
               Robert Kaczmarczyk and
               Clayton Mullis and
               Aarush Katta and
               Theo Coombes and
               Jenia Jitsev and
               Aran Komatsuzaki},
  title     = { {LAION-400M:} Open Dataset of CLIP-Filtered 400 Million Image-Text
               Pairs},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2111.02114},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2111.02114},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2111.02114},
  timestamp = {Fri, 05 Nov 2021 15:25:54 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2111-02114.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

laion400m/images (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'caption': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8, description=image),
    'license': Text(shape=(), dtype=string),
    'nsfw': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'original_height': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=original height of the image),
    'original_width': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=original width of the image),
    'similarity': Scalar(shape=(), dtype=float64, description=cosine similarity score between the text and image embedding. Missing values default to -1.0),
    'url': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

laion400m/एम्बेडिंग

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'caption': Text(shape=(), dtype=string),
    'image_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float16, description=CLIP image embedding),
    'license': Text(shape=(), dtype=string),
    'nsfw': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'original_height': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=original height of the image),
    'original_width': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=original width of the image),
    'similarity': Scalar(shape=(), dtype=float64, description=cosine similarity score between the text and image embedding. Missing values default to -1.0),
    'text_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float16, description=CLIP text embedding),
    'url': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :