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腾讯AI-lab多标签图像数据集,最大的开源多标签图像数据库

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1、ML-Images数据集的全部图像URLs,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,用户可利用我......

数据结构 ? 1.7G

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    1、ML-Images数据集的全部图像URLs,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,用户可利用我们提供的下载代码和URLs自行下载图像。

    2、ML-Images数据集的详细介绍,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。

    3、完整的代码和模型。我们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我们的训练流程。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%)。用户可根据自身需求,随意选用该项目的代码或模型。

    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,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强大支撑,并助力图像分类、物体检测、物体跟踪、语义分割等技术水平的提升,促进人工智能行业共同发展。

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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