לאיון 400 מ'

• תיאור :

מערך הנתונים של LAION-400M פתוח לחלוטין, נגיש באופן חופשי.

בדוק https://laion.ai/laion-400-open-dataset/ לתיאור המלא של מערך הנתונים הזה.

כל התמונות והטקסטים במערך הנתונים של LAION-400M סוננו עם ה-CLIP של OpenAI על ידי חישוב הדמיון הקוסינוס בין הטבעת הטקסט והתמונה והורדת אלה עם דמיון מתחת ל-0.3. הסף של 0.3 נקבע באמצעות הערכות אנושיות ונראה כי הוא היוריסטיקה טובה להערכת התאמת תמונה-טקסט-תוכן סמנטית.

צמדי התמונה-טקסט חולצו מ-Common Crawl Web Data dump והם מדפי אינטרנט אקראיים שנסרקו בין 2014 ל-2021.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד north_east

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

• קוד מקור : tfds.vision_language.laion400m.Laion400m

• גרסאות :

  • 1.0.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.

• גודל הורדה : Unknown size

• גודל ערכת נתונים : Unknown size

• הוראות הורדה ידניות : מערך נתונים זה מחייב אותך להוריד את נתוני המקור באופן ידני אל download_config.manual_dir (ברירת המחדל היא ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  עיין בסעיף "הורדת מידע" בכתובת https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא ידוע

• פיצולים :

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ): חסר.

• ציטוט :

@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 (תצורת ברירת המחדל)

• מבנה תכונה :

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),
})

• תיעוד תכונה :

laion400m/הטבעות

• מבנה תכונה :

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),
})

• תיעוד תכונה :