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。
From:Google 编译:T.R 随着图像检索和实例识别技术的迅速发展,急需有效的基准数据来对不断出现算法的性能进行有效测评。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…
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...
The dataset provides a large-scale benchmark for instance-level recognition and retrieval. 本数据集为大型实例识别和检索提供了基准。 数据列表 数据名称上传日期大小下载 Google Landmarks Dataset v2.pdf2020-12-219.50MB ref1.png2020-12-211.55MB 文档 Google Landmarks Dataset 1.Overview This is the ...
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…
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...
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...
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 [...
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 ...