腾讯开源业内最大多标签图像数据集

日期:2019-09-30编辑作者:科研机构

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周边的多标签图像数据集的营造立模型式,包括图像的来自、图像候选项目集结、种类语义关系和图像的标号。在ML-Images的创设进度中,团队足够利用了类别语义关系来赞助对图像的精准标明。

Tencent方面介绍,该模型具备卓越的视觉表示技能和泛化品质,在现阶段正式同类模型中精度最高,将为统揽图像、摄像等在内的视觉任务提供强有力支撑,并助力图像分类、物体格检查测、物体追踪、语义分割等本事水平的升级。

自二〇一四年第二回在GitHub上表露开源项目(

(注:微软ResNet-101模型为非迁移学习方式下磨炼获得,即1.2M预演习图像为原本数据集ImageNet的图像。)

正规最大规模

这个视觉迁移任务尤为证实了该模型的有力视觉表示技巧和完美的泛化质量。“TencentML-Images”项这段日子景还将要越来越多视觉相关的成品中发挥主要成效。

网编:

而与此同期提供的深度残差网络ResNet-101,是TencentAI Lab基于ML-Images磨练获得的。

原标题:Tencent开源行业内部最好些个标签图像数据集,附ResNet-101模型

允中 发自 凹非寺

哦,好工作,百尺竿头更进一竿~

听大人讲ML-Images的深度神经互连网的练习方法。团队专心设计的损失函数和磨练方法,能够有效遏制大范围多标签数据聚集体系不平均对模型训练的负面影响。

冠军1期8码稳定计划,而是腾讯方面感觉,不光是多少规模上够诚意,在档次细节上,也都极为用心:

—回到乐乎,查看越多

自然,最终顺道一提,鹅厂近来在开源方面真是越干越勇。

不但要开源多标签图像数据集ML-Images,以及专门的职业如今同类深度学习模型中精度最高的吃水残差互连网ResNet-101。

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最晚前些日冬月尾,TencentAI Lab将开源“Tencent ML-Images”项目。

“TencentML-Images”项指标深度学习模型,近日已在Tencent多项职业中发挥相当重要意义,如“每一天快报”的图像质量评价与推荐功用。

原先,行业内部公开的最大局面包车型客车多标签图像数据集是谷歌(Google)公司的Open Images, 包涵900万磨练图像和伍仟多实体类别。

举例,每日快报音信封面图像的品质赢得分明加强。

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于是一旦TencentML-Images开源,没有什么可争辨的将改成专门的学问规模最大。

ResNet-101模型

其余,TencentAI Lab团队还将基于TencentML-Images的ResNet-101模型迁移到众多别样视觉任务,满含图像物体格检查测,图像语义分割,录像物体分割,摄像物体追踪等。

鹅厂福利,又是开源。

值得注意的是,此次开源的ML-Images包括了1800万图像和1.1万各个普及物体体系,在标准已当面包车型地铁多标签图像数据集中,规模最大,通常应用探究机构及中型迷你公司的使用情形,应该够了。

依据ML-Images磨炼取得的ResNet-101模型,具有能够的视觉表示本领和泛化质量。通过搬迁学习,该模型在ImageNet验证集上得到了80.73%的top-1分类精度,超过谷歌(Google)同类模型(迁移学习形式)的精度,且值得注意的是,ML-Images的范围仅为JFT-300M的约1/17。那丰盛表达了ML-Images的高素质和练习方法的可行。详细对诸如下表。

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