- PASS: An ImageNet replacement for self-supervised pretraining without humans [152.3]
本稿ではPASS(Pictures without humAns for Self-Supervision)を提案する。 PASSは、CC-BYライセンスのイメージと、著作権問題に対処する完全な属性メタデータのみを含む。 PASS は MoCo-v2, SwAV, DINO などの手法で事前訓練できることを示す。 PASSは、例えばベンチマークに不十分なため、既存のデータセットを陳腐化しない。しかしながら、より安全なデータを使用して、モデル事前トレーニングがしばしば可能であることを示し、事前トレーニングメソッドをより堅牢に評価する基盤を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 27 Sep 2021 17:59:39 GMT)- 著作権/ライセンスに問題がなく（Creative Commonsの CC BY）、人物画像を含まないデータセットの提案。ラベルが無いという制約はあるものの、このようなデータセットは実務上ありがたい。
- プロジェクトサイトはhttps://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/pass/