FLAIR: フェデレーテッドラーニング用ラベル付き画像は、Apple が 2022 年に公開した、フェデレーテッドラーニングとプライバシー保護機械学習の研究を目的とした画像データセットです。関連する論文成果は「FLAIR: Federated Learning Annotated Image Repository」であり、フェデレーテッドラーニングアルゴリズムに実データの不均一性を備えたベンチマークテスト環境を提供することを目的としています。

このデータセットには、51,000 人の Flickr ユーザーからの約 430,000 枚の画像が含まれており、実際のアプリケーションにおけるフェデレーテッドラーニングが直面する課題を反映しています。 画像は人間によってアノテーションされており、1,600 以上の細粒度ラベルと 17 の粗粒度カテゴリを含み、さまざまな複雑度の機械学習タスクをサポートしています。

データセット構成

• user_id: Flickr ユーザーの NSID。ユーザーベースのフェデレーテッドラーニング分割を構築するために使用されます。
• image_id: Flickr 画像 ID。
• labels: 細粒度ラベルからマッピングされた粗粒度ラベルのリスト。
• fine_grained_labels: 画像内の主体を表す細粒度ラベルのリスト。
• partition: データ分割マーカー。train、val、test に分かれています。

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}
}