FLAIR: 連合学習アノテーション画像データセット（FLAIR）は、Apple が 2022 年に公開した、連合学習およびプライバシー保護機械学習の研究向けの画像データセットです。関連論文は FLAIR: Federated Learning Annotated Image Repository です。このデータセットは、実データの異質性を備えた連合学習アルゴリズムのためのベンチマーク環境を提供することを目的としています。

本データセットには、Flickr の約 51,000 ユーザーから収集された約 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連合学習の課題を反映しています。 画像は人手により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、異なる複雑度の機械学習タスクに対応しています。

データセット構成

• user_id: ユーザーに基づく連合学習の分割を構築するために使用される、Flickr ユーザーの NSID。
• image_id: Flickr 画像の 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: 画像内の主体を示す、細粒度ラベルのリスト。
• partition: データ分割のマーカーで、train、val、test に分類されます。

引用

@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}
}