数据对AI研究与开发至关重要,说数据是金矿,规模大、标注多的就是富金矿,一点也不过分。 今天向大家介绍一个刚刚发布的遥感领域数据集:Satlas,它在覆盖场景广度和数据规模上都很大,包括 137 个类别和七个标签模式下的2.9亿个标签。作者在论文 Satlas: A Large-Scale, Multi-Task Dataset for Remote Sensing Image...
图片中的每个像素划归到所归属的不同的人物,非实例级人物解析与多人解析,其中多人解析有助于更加精确详细的群体场景下的人物理解,更加符合实际的应用需求,如群体行为分析,行人再识别,电子商务,图像编辑,视频监控,自动驾驶以及虚拟现实等等,为了进一步推动相关研究的发展和进步,他们在mhpv1的基础上进行扩充,提出了增强...
encoder-decoder:通过cnn 将图像编码为特征向量,然后送入rnn 产生文字说明。 强化学习框架:policy network和value network协同产生文字说明。 可用的数据集Pascal VOC 2008,Flickr8k,Flickr30k,MSCOCO, SBU都是英文数据集,分别包含大约8,000, 31,000 ,300,000 幅图像及5 句英文说明。就我们所知ICC是规模最大的中...
Satlas,是一个大规模的、多任务的数据集,用于基准测试和改进遥感图像理解模型。即使仅仅将其用作为下游任务的模型预训练,也可以获得大幅性能提升。 Satlas 是在以下三个关键方面对现有的数据集进行的改进: 规模: Satlas包含的图像像素比现有最大的数据集FMoW多10倍,同时覆盖了地球更广(x50倍)。 多模态的标签 : ...
Satlas,是一个大规模的、多任务的数据集,用于基准测试和改进遥感图像理解模型。即使仅仅将其用作为下游任务的模型预训练,也可以获得大幅性能提升。 Satlas 是在以下三个关键方面对现有的数据集进行的改进: 规模:Satlas包含的图像像素比现有...
【JourneyDB:大规模生成图像理解数据集,包含4,429,295个高分辨率的Midjourney生成图像,带有相应的文本提示、图像标题和视觉问答的标注,支持的任务包括提示反演、风格检索、图像描述和视觉问答】'JourneyDB - a large-scale generated image understanding dataset’ GitHub: github.com/JourneyDB/JourneyDB #开源# #机器...
大规模场景理解 ( LSUN ) 挑战赛旨在为大规模场景分类和理解提供不同的基准。它包含10个场景类别和20个对象类别中的每个类别的大约100万个标记图像。#图文夏日征集令#LSUN 分类数据集包含 10 个场景类别，例如餐厅、卧室、鸡、户外教堂等。对于训练数据，每个类别包含大量图像，范围从大约 120,000 到 3,000,000...
FERRET:苹果发布的多模态大模型 | 1 Ferret,一个新型多模态大型语言模型(MLLM),能够理解图像中任何形状或粒度的空间参照,并准确地定位开放词汇描述。 2 模型不仅在经典参照和地面任务中表现出优越性能,而且在区域基础和定位要求的多模态聊天方面大大优于现有MLLM。
NeurlPS'23开源首个开放词汇3D实例分割! #人工智能 #图像分割 #科技 我们介绍了开放词汇3D实例分割的任务。当前的3D实例分割方法通常只能从训练数据集中注释的预定义封闭类集中识别对象类别。这导致了实际应用程序的重要限制,在 - 3D视觉工坊于20231111发布在抖音,已经
全景分割 | 全景分割任务中同时包含stuff和thing,可以理解成语义分割和实例分割的结合,即每个像素都分配一个语义标签和一个实例ID,语义标签和实例ID都相同的像素认为是属于同一个对象,对于stuff而言实例ID会被忽略。可以参考图d,选择哪个类是stuff还是thing由数据集制作者选择。常见的网络有Panoptic FPN。图像分割---...