FLAIR: 연방 학습 주석 이미지는 Apple이 2022년에 발표한 연방 학습 및 프라이버시 보호 머신러닝 연구를 위한 이미지 데이터셋으로, 관련 논문 성과는 「FLAIR: Federated Learning Annotated Image Repository」이며, 연방 학습 알고리즘에 실제 데이터 이질성을 갖춘 벤치마크 테스트 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 데이터셋은 51,000명의 Flickr 사용자로부터 수집된 약 430,000장의 이미지를 포함하며, 실제 애플리케이션에서 연방 학습이 직면하는 과제를 반영하도록 설계되었습니다. 이미지는 수동으로 주석 처리되었으며, 1,600개 이상의 세분화된 레이블과 17개의 대분류 카테고리를 포함하여 다양한 복잡도의 머신러닝 작업을 지원합니다.

데이터셋 구성

• user_id: Flickr 사용자의 NSID로, 사용자 기반 연방 학습 분할을 구축하는 데 사용됩니다.
• image_id: Flickr 이미지 ID.
• labels: 세분화된 레이블에서 매핑된 대분류 레이블 목록.
• fine_grained_labels: 이미지의 대상을 나타내는 세분화된 레이블 목록.
• partition: 데이터 분할 표시로, train, val 및 test로 구분됩니다.

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}
}