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腾讯AI Lab开源最大规模多标签图像数据集

讲述:杜力大小:1.01M时长:02:13
最近,腾讯 AI Lab 在深圳宣布,正式开源“Tencent ML-Images”项目,旨在为视觉任务提供强大支撑,促进人工智能行业共同发展。
据了解,该项目由多标签图像数据集 ML-Images,以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络 ResNet-101 构成。
腾讯官方公布了该开源项目的主要内容,包括以下三个方面:
对于 ML-Images 数据集的全部图像以及相应的类别标注,出于原始图像版权的考虑,此次开源将不直接提供原始图像,用户可以利用腾讯官方提供的下载代码和 URL 自行下载图像。
ML-Images 数据集公布了详细的介绍,包括图像来源、图像数量、类别数量、类别的语义标签体系、标注方法,以及图像的标注数量等统计量等。
发布了完整的代码和模型。具体而言,这次提供的代码涵盖从图像下载、图像预处理、基于 ML-Images 的预训练、基于 ImageNet 的迁移学习,到基于训练所得模型的图像特征提取的完整流程。该项目提供了基于小数据集的训练示例,以方便用户快速体验训练流程。另外,该项目还提供了非常高精度的 ResNet-101 模型(在单标签基准数据集 ImageNet 的验证集上的 top-1 精度为 80.73%)。用户可以根据自身需求,随意选用该项目的代码或模型。
腾讯表示,该项目的开源,是腾讯 AI Lab 在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放,为人工智能领域的科研人员和工程师提供了充足的高质量训练数据,以及简单易用、性能强大的深度学习模型,为包括图像、视频等在内的视觉任务提供了强大的支撑,并且助力图像分类、物体检测、物体跟踪、语义分割等技术水平的提升,以促进人工智能行业共同发展。
如果你对此感兴趣,想要了解更多信息,可以点击文末链接,查看其GitHub 主页
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