除了局部叙事,Open Images V6还新增了大量新的视觉关系和人类动作注释。 比如在一张狗狗叼飞盘的图像中,除了狗狗和飞盘会被各自标记出来,“捕捉”这个动作也会被标记出来。 而对计算机视觉而言,理解人的行为也是一大研究重点。于是,Open Images V6中现在一共包含250万个人类动作,比如“跳跃”、“微笑”、“躺下”等等。
今天,我们宣布 Open Images V6 已正式发布,此版本通过增加大量的视觉关系(例如“狗抓飞盘”)、人类动作标注(例如“女子跳起”)和图像级标签(例如“佩斯利”)大幅扩展了 Open Images 数据集的标注范围。 值得注意的是,新版本还添加了局部叙事标注(localized narratives):一种全新的多模式标注形式,包含对描述对象添加...
谷歌于2020年2月26日正式发布 Open Images V6,增加大量新的视觉关系标注、人体动作标注,同时还添加了局部叙事(localized narratives)新标注形式,即图像上附带语音、文本和鼠标轨迹等标注信息。 在许多方面,Open Images 都是最大的带标注的图像数据集,可用于训练计算机视觉任务的最新深层卷积神经网络。随着去年5月发布的...
OpenImages V6 is a large-scale dataset , consists of 9 million training images, 41,620 validation samples, and 125,456 test samples. It is a partially annotated dataset, with 9,600 trainable classesHomepage Benchmarks Edit TrendTaskDataset VariantBest ModelPaperCode Multi-Label Classification ...
在具体的实现过程中,我们使用了对长尾问题涨点明显的 Class Aware Sampler 策略进行训练。相较于基础的 Faster R-CNN ,Open Images Challenge 2019 的测试精度有超过 10 个点的提升( 54.87 -> 64.98);Open Images v6 的测试精度有接近 10 个点的提升(51.6 -> 60.0)。
openimagesv6是改进图像分类对象检测视觉关系检测和实例分割的统一注释的重要定性和定量步骤并采用了一种将视觉和语言与本地化叙事联系起来的新方法 OpenImagesV6—现在具有本地化叙事 视频介绍:Open Images V6 — 现在具有本地化叙事 Open Images在许多方面是最大的带注释的图像数据集,用于训练最新的深度卷积神经网络...
Open Images是谷歌在2016年推出的大规模图像数据集,包括大约900万张图片,标注了数千个图像类别。并且从2018年开始,谷歌就基于Open Images数据集发起了系列挑战赛。Google在本届挑战赛中更是开放了最新的Open Images V6,希望可以进一步刺激人们对真实场景的理解。ECCV作为全球三大计算机视觉顶会之一,同样十分关注目标检测...
最简单的方法是使用FiftyOne在简单的Python循环中迭代您的数据集，使用OpenCV和Numpy格式化对象实例的图像并...
【Open Images V6最新发布:以局部化叙事为特色】《Open Images V6 — Now Featuring Localized Narratives | Google AI Blog》 http://t.cn/A67AO9xU Open Images V6:http://t.cn/RuWvlzH
右键下载后得到:边界框标注csv文件oidv6-train-annotations-bbox.csv,类别名描述文件oidv6-class-descriptions.csv。 边界框标注csv文件很大,手动Notepad++打开或者python脚本import csv都打不开,会导致电脑卡死,需要python脚本import pandas。类别名描述csv文件比较小,几百k,手动Notepad++打开,我们先看看这个文件里内容长...