六年后的2018年,一个堪称“3D界的ImageNet”的项目悄然诞生。英国帝国理工大学计算机机器人视觉实验室与一家中国公司合作,推出了室内场景认知深度学习数据集InteriorNet。它包括了1600万组像素级标签数据,1.5万组视频数据,总计约1亿3千万张图像数据,用于训练和测试AI系统在室内环境中的视觉识别和理解能力。 这是迄今为...
ImageNet数据集为大规模视觉识别挑战赛(ISLVRC 2012)的子数据集，包含训练集1,281,167张图片及标签，验证集50,000张图片及标签，测试集100,000张图片。训练集通常以256 batch size，5000 iters/epoch进行训练，一个epoch覆盖全部训练集。数据集结构简单，每个文件对应一类，包含约一千张图片。图片内容丰...
ImageNet 是目前世界上最大的图像识别数据库，由斯坦福大学教授李飞飞等人创建。主要用于机器视觉领域的图...
ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ）比赛用的子数据集，其中：训练集：1,281,167张...
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ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ）比赛用的子数据集，其中：训练集：1,281,167张...
ImageNet数据集是通过Mturk上的众包人力标注的，要求有很多，以物体画框为例，矩形框要紧贴物体最外侧，...
原因是ImageNet1K大约有100万张数据，对于平民来说可能刚刚好（COCO的数量差了大概一个量级，但是COCO的...