1. 简介:谷歌Landmark Dataset v2 (GLDv2)已经成为一个流行的数据集,用于评估用于解决大规模实例级识别任务的架构和方法的性能。原始数据集由超过500万张图片和超过20万个类组成。数据集还提出了一些有趣的挑战…
1简介 谷歌Landmark Dataset v2 (GLDv2)已经成为一个流行的数据集,用于评估用于解决大规模实例级识别任务的架构和方法的性能。原始数据集由超过500万张图片和超过20万个类组成。数据集还提出了一些有趣的挑战,如类的长尾分布、类内变动性和噪声标签。 2019年的获奖方案带来了GLDv2的清洁版本,这是一个子集,包含150...
谷歌Landmark Dataset v2 (GLDv2)已经成为一个流行的数据集,用于评估用于解决大规模实例级识别任务的架构和方法的性能。原始数据集由超过500万张图片和超过20万个类组成。数据集还提出了一些有趣的挑战,如类的长尾分布、类内变动性和噪声标签。 2019年的获奖方案带来了GLDv2的清洁版本,这是一个子集,包含150万张图...
来自谷歌的研究人员为此设计并推出了Google Landmarks Dataset v2(GLDv2)数据集用于大规模、细粒度的地标实例识别和图像检索人物。这一数据集包含了200k个不同实例标签共5M张图像,其中包括测试集为检索人物标注的118k张图像。 这一数据集的特点不仅在于规模,而且在于考虑了许多真实应用中会遇到的问题,包括长尾特性、域...
【新智元导读】谷歌最大的地标数据集更新,开源的Google-Landmarks-v2包含500万张图片和200000个地标。同时举办两项总奖金5万美元(约34万人民币)的比赛,鼓励更多人来为该项目添砖加瓦。 尼亚加拉大瀑布和黄果树大瀑布无论在地理位置还是在照片里的呈现形态都是不同的。Google AI部门希望AI不仅能够区分出两者,同时还...
开源项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/Research/landmark 地标检索解决方案 在地标检索比赛中,我们使用 ImageNet 预训练的模型参数作初始化,然后在 GLD v2(Google LandMark Dataset V2)上进行训练。网络结构上,我们使用了 ResNet 152 [4], ResNet200 [4], SE_ResNeXt152 ...
This is the second version of the Google Landmarks dataset (GLDv2), which contains images annotated with labels representing human-made and natural landmarks. The dataset can be used for landmark recognition and retrieval experiments. This version of the
根据Bingyi和Weyand的说法，Google-Landmarks-v2包含了超过500万张来自世界各地摄影师收集的20多万个不同地标的图像。这些照片贴上了自己的图片标签，描绘了新天鹅堡、金门大桥、清水寺、哈利法塔、吉萨大狮身人面像、马丘比丘等著名景点，并将其纳入其中。然后， 谷歌的研究人员用维基媒体共享资源 （Wikimedia Commons...
Google最近发布了用于训练地标识别模型的新版数据集Landmarks-v2,比之前第一版的数据集更大,含有超过20万个不同地标,500万张以上的图像,数据量是第一版的2倍,除此之外,Google还宣布两项新的Kaggle挑战,分别是Landmark Recognition 2019和Landmark Retrieval 2019,为了加速物体识别的研究,还将物体识别技术Detect-to-...
Google最近发布了用于训练地标识别模型的新版数据集Landmarks-v2,比之前第一版的数据集更大,含有超过20万个不同地标,500万张以上的图像,数据量是第一版的2倍,除此之外,Google还宣布两项新的Kaggle挑战,分别是Landmark Recognition 2019和Landmark Retrieval 2019,为了加速物体识别的研究,还将物体识别技术Detect-to-...