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騰訊AI - lab多ラベル画像データセット、最大のオープンソース多ラベル画像データベース

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1.7G
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1、ML-Imagesデータセットの全ての画像URL、および対応するカテゴリーのラベル付け。オリジナル画像の著作権を考慮して、今回のオープンソース化ではオリジナル画像を直接提供せず、ユーザーは私を利用できます。......

Data Structure ? 1.7G

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    1、ML-Imagesデータセットの全画像URLと、対応するカテゴリーラベル付け。オリジナル画像の著作権を考慮して、今回のオープンソース化ではオリジナル画像を直接提供せず、ユーザーは当社が提供するダウンロードコードとURLを利用して画像を自分でダウンロードできます。

    2、ML-Imagesデータセットの詳細な紹介。画像のソース、画像の数量、カテゴリーの数量、カテゴリーの意味的ラベル体系、ラベル付け方法、画像のラベル付け数量などの統計量を含みます。

    3、完全なコードとモデル。当社が提供するコードは、画像のダウンロード、画像の前処理、ML-Imagesに基づく事前学習、ImageNetに基づく転移学習、学習して得られたモデルに基づく画像特徴抽出までの完全な流れを網羅しています。このプロジェクトでは、小規模データセットに基づく学習例を提供しており、ユーザーが当社の学習プロセスをすばやく体験できるようにしています。また、このプロジェクトでは非常に高精度なResNet-101モデルも提供しています(単ラベルベンチマークデータセットImageNetの検証セットでのtop-1精度は80.73%)。ユーザーは自身のニーズに応じて、このプロジェクトのコードまたはモデルを自由に選択できます。

    このプロジェクトのオープンソース化は、騰訊AI Labがコンピュータビジョン分野で蓄積した基礎能力の一度の解放であり、人工知能分野の研究者やエンジニアに十分な高品質の学習データと、使いやすく性能の高いディープラーニングモデルを提供し、画像や動画などを含むビジョンタスクに強力なサポートを提供し、画像分類、物体検出、物体追跡、意味的セグメンテーションなどの技術レベルの向上を支援し、人工知能産業の共同発展を促進します。

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