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、...
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...
如今，为了实现更为复杂的地标检测计算机视觉模型的目标，Google开源了Google-Landmarks-v2，这是一种新的、更大的地标识别资料库，包含两倍于照片和七倍于地标的信息。此外，它在其机器学习社区Kaggle上发起了两个新挑战（Landmark Recognition 2019和Landmark Retrieval 2019），并发布了区域图像检索框架Detect to Ret...
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...
Google 今年更新了目前最大的人造和自然地标识别数据集,发布了 Google-Landmarks-v2,数据集中包含超过 400 万张图片,描述了 20 万处类别地标。训练数据没有经过精细人工标注,类别数目严重不均衡,同一个地标的图像受到拍摄角度、遮挡、天气以及光线等影响很大,同时含有大量非地标数据,符合实际情况,非常具有挑战性。基...
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...
用于物理和机器学习的开源库，允许用户轻松地构造和操作tensornetwork.通过形状匹配GAN实现快速可控的艺术文本风格转换。更加现实的人机对话。AI新闻 Google AI 发布了OpenImage V5，并同时发布了OpenImage ChallengeICCV2019 Google AI发布了GoogleLandmarks V2 KaggleChallenges2019联合的地标识别与回溯挑战赛。
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 ...
Google-Landmarks地标的地理分布 Google以此为契机推出了2018Google地标识别挑战赛，用于号召全球范围内计算机视觉领域的科学精英共同参与，以突破该数据目前缺乏大型标注数据集的难题。地标识别挑战赛全程在Google旗下Kaggle平台进行报名与提交，该平台目前在全球范围内拥有近100万的数据科学家用户，是全球最具权威的数据科学...
Google Landmarks Dataset v2 (retrieval, testing) AMES Image Retrieval Google Landmarks Dataset v2 (retrieval, validation) UNICOM-ViT-L-14-512px Landmark Recognition Google Landmarks Dataset v2 (recognition, validation) DELG global+SP Landmark Recognition ...