Google Landmarks Dataset v2 是用于地标识别和图像恢复实验的数据集,其中包含人造和自然地标的标签注释图像,该版本的数据集包含约 500 万张图像,并分为训练、索引和测试 3 组。 Content 数据集包含在线公开可用的图像 URL(此 Python 脚本可能对下载图像有用)。请注意,没有发布图像数据,只有 URL。
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...
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 [...
Google Landmarks Dataset v2 A Large-Scale Benchmark for Instance-Level Recognition and Retrieval Google Landmarks Dataset v2 A Large-Scale Benchmark for Instance-Level Recognition and Retrieval Google Landmarks Dataset v2 A Large-Scale Benchmark for Instance-Level Recognition and Retrieval ...
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Google-Landmarks-v2: 超过20万个不同地标的500多万张图像(是第一版的2倍)。 YouTube-8M Segments: 大规模分类和时间定位数据集,包含在YouTube-8M视频的5秒段级别上的人工验证标签。 Atomic Visual Actions (AVA) Spoken Activity: 一个多模态的视听视频数据集,用于对话感知。此外,AVA 动作识别 以及 AVA: 口...
实例识别问题存在于许多领域,如地标、艺术品、产品或商标,并且在视觉搜索应用、个人照片管理、购物等领域都有应用。在过去的几年中,谷歌对于ILR的研究贡献包括:Google Landmarks Dataset,Google Landmarks Dataset v2(GLDv2)以及新的模型包括DELF和Detect-to-Retrieve。
Google出品DELF升级版,基于检测和检索融合的图像匹配方法。论文主要有三个贡献: 1.标注Google Landmark Boxes dataset(86k images)数据集,相当于图像的目标检测框真值。 2.训练检测器实现高效区域检索:网络模型backbone输出局部特征和目标检测框。 3.借助于区域特征融合R-ASMK(regional aggregated selective match kernel...
Google-Landmarks-v2:该数据集拥有超过 200万个不同路标的超过500万张图片(是发布的首个版本的两倍)。 YouTube-8M Segments:这是一个分类和实时间定位的大型数据集,拥有 YouTube-8M视频的5秒分割级的人工验证标签。 Atomic Visual Actions (AVA) Spoken Activity:这是一个用于对话感知的音频+视觉的多模态数据集...