AEye：面向图像数据集的可视化工具

图像数据集是计算机视觉中机器学习模型的基础，显著影响模型的能力、性能和偏见，以及架构考虑。因此，理解这些数据集的组成和分布变得越来越重要。为满足对这些数据集进行直观探索的需求，我们提出了 AEye，一个针对图像数据集设计的可扩展且可扩展的可视化工具。AEye 利用对比学习训练的模型将图像嵌入到语义上有意义的高维表示中，以促进数据聚类和组织。为可视化高维表示，我们将其投影到二维平面上，并将图像排列在图层中，以便用户无缝地进行交互式浏览和探索。AEye 促进了针对文本和图像查询的语义搜索功能，使用户能够搜索内容。我们开源了 AEye 的代码库，并提供了简单的配置来添加数据集。