Visual Genome数据集 Visual Genome(VG)是斯坦福大学李飞飞组于2016年发布的大规模图片语义理解数据集,他们希望该数据集能像ImageNet那样推动图片高级语义理解方面的研究。 在视觉关系检测(VRD)的研究中,VG几乎成了的标准数据集,然而,该数据集的许多缺陷也一直饱受诟病,当前的VRD研究者实在很有必要将该数据集的构建过...
Visual Genome（VG）是一个大规模图片语义理解数据集，由斯坦福大学李飞飞组在2016年发布，旨在推动图片高级语义理解研究，类似于ImageNet。VG数据集主要由4个部分组成。在视觉关系检测（VRD）领域，VG成为了一个标准数据集，但其缺陷也一直备受争议。因此，理解VG数据集的构建过程变得尤为重要。VG数据集的...
Visual Genome数据集是斯坦福大学在2016年提出的一个重要工具，旨在推动语言与视觉理解的深化。该数据集着重于图片中的对象识别、属性描述、关系分析以及丰富的问答对，目标是帮助机器实现对视觉场景的全面理解。Visual Genome集成了关键要素，包括区域描述、对象标注、属性、关系、区域图和场景图，以及针对图片...
Visual Genome是一个数据集,知识库,不断努力把结构化的图像概念和语言连接起来。 使用了众包的方式实现,由李飞飞一位同事 Michael Bernstein 提出。 截至今天2016/12/08包含: 108077张图片 540 万对区域的描述(Region Descriptions) 170 万视觉问答(Visual Question Answers) 380万对象案例(Object Instances) 280 万...
Visual Genome是一个数据集,一个知识库,一个将结构化图像概念连接到语言的持续努力。 Visual Genome 数据集是Stanford 大学维护的图像及图像内容语义信息的数据集,相比于著名的 ImageNet 图像标注数据集(也由Stanford大学维护),Visual Genome 附加了更为丰富的语义信息,用以拓展更加丰富的基于图像及语义信息的人工智能...
Visual Genome(VG)是斯坦福大学李飞飞组于2016年发布的大规模图片语义理解数据集,他们希望该数据集能像ImageNet那样推动图片高级语义理解方面的研究。 在视觉关系检测(VRD)的研究中,VG几乎成了的标准数据集,然而,该数据集的许多缺陷也一直饱受诟病,当前的VRD研究者实在很有必要将该数据集的构建过程梳理清楚。 下面...
Visual Genome数据集是一个多模态的数据集，旨在将结构化的图像概念和语言连接起来，它通过众包方式实现，由李飞飞的一位同事Michael Bernstein提出。截至2016年12月8日，数据集包含以下内容：108,077张图片，540万对区域描述，170万视觉问答，380万对象案例，280万属性，230万关系，所有内容都映射到Wordnet...
偏监督学习样例流程的主要好处是它允许我们通过利用两种类型的现有数据集来构建一个大规模的实例分割模型:那些在大量的类上使用边界框注释的数据集,比如Visual Genome, 以及那些在少数类别上使用实例掩码注释的,例如COCO数据集。正如我们接下来将要展示的那样,这使得我们能够将最先进的实例分割方法扩展到数千个类别,这对...
Visual Genome数据集,是由斯坦福大学人工智能实验室主任李菲菲与几位同事合作开发的。 数据集及论文网址:http://visualgenome.org/ 一、作者的初衷是什么?为什么要设计出这样一个数据集? 1.作者在视觉领域研究了多年,一直致力于寻求最好的算法,来达到更好的效果。但是受人类对于世界的认识过程的启发,作者认为,教计...
Visual Genome 数据集标注内容 2、Visual Genome 的数据表现 Visual Genome 数据集包括 7 个主要部分:区域描述、对象、属性、关系、区域图、场景图和问答对。图 4 展示了一幅画的每一个部分的例子。要对图像进行理解的研究,我们从收集描述和问答对开始。这些是原始的文本,没有任何长度和词汇的限制。下一步,我们...