FLAIR : un ensemble de données d'images annotées pour l'apprentissage fédéré, publié par Apple en 2022, destiné à la recherche sur l'apprentissage fédéré et l'apprentissage automatique préservant la confidentialité. Les résultats de la recherche associée sont présentés dans « FLAIR: Federated Learning Annotated Image Repository », visant à fournir un environnement de référence avec une hétérogénéité réaliste des données pour les algorithmes d'apprentissage fédéré.

Cet ensemble de données contient environ 430 000 images provenant de 51 000 utilisateurs de Flickr, conçu pour refléter les défis de l'apprentissage fédéré dans les applications réelles. Les images sont annotées manuellement et comprennent plus de 1 600 étiquettes fines et 17 catégories générales, prenant en charge des tâches d'apprentissage automatique de différentes complexités.

Composition de l'ensemble de données

• user_id : NSID de l'utilisateur Flickr, utilisé pour construire une partition d'apprentissage fédéré basée sur l'utilisateur.
• image_id : Identifiant de l'image Flickr.
• labels : Liste d'étiquettes générales, dérivées des étiquettes fines.
• fine_grained_labels : Liste d'étiquettes fines, représentant les sujets dans l'image.
• partition : Marqueur de division des données, divisé en train, val et test.

Citation

@article{song2022flair,
  title={FLAIR: Federated Learning Annotated Image Repository},
  author={Song, Congzheng and Granqvist, Filip and Talwar, Kunal},
  journal={Advances in Neural Information Processing Systems},
  volume={35},
  pages={37792--37805},
  year={2022}
}