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280万分割掩码,谷歌Open Imagesyabo88滚球集再更新

来源: 时间:2019-05-26
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近日,谷歌开源 Open Images V5 yabo88滚球集。相比于 V4 版本,新版yabo88滚球集包含 280 万个物体实例的分割掩码,覆盖 350 个类别。新增 640 万个经过人工验证的图像级标签,标签总数高达 3650 万。此外,谷歌还将基于这个新yabo88滚球集启动第二届 Open Images Challenge 挑战赛,该赛事新增了实例分割赛道。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

2016 年,谷歌推出了图像yabo88滚球集 Open Images,合作发布了约 900 万张标注图像,覆盖数千个物体类别。之后该yabo88滚球集有过几次更新,最后一次更新是 2018 年的 Open Images V4。该版本共包括 600 个物体类别及 1540 万个边界框,这使其成为目前具备物体位置标注的最大yabo88滚球库。此外,Open Images V4 还为 57 个类提供了 375000 个视觉关系标注。

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近日,谷歌发布 Open Images V5 版本yabo88滚球集(该版本在标注集上添加了分割掩码),并宣布启动第二届 Open Images Challenge 挑战赛,挑战赛基于 Open Images V5 yabo88滚球集增加了新的实例分割赛道。

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Open Images V5 包含 280 万个物体实例的分割掩码,覆盖 350 个类别。与仅标注物体所在区域的边界框不同,分割掩码标记物体的轮廓,以更高层次的细节描述其空间范围。谷歌研究者确保不同物体之间的标注一致性(例如:所有猫的掩码都包括它们的尾巴;骆驼或人携带的包袋都包括在骆驼或人的掩码中)。重要的是,与以往任何yabo88滚球集相比,这些掩码覆盖更广的物体类别范围和实例总数都更多。

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以上是 Open Images V5 训练集的掩码样例。这些都通过谷歌的交互式分割方法生成。第一个样例同时标注了边界框作为对比。 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

训练集中的(268 万个)分割掩码都是通过谷歌提出的当前最优交互式分割方法生成。在该过程中,专业的标注人员反复修正分割神经网络的输出结果。这比单纯手工绘制更高效,同时还能提供准确的掩码(交并比达 84%)。

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此外,谷歌在验证集和测试集上发布了 9.9 万个非常注重质量的手工标注掩码。它们近乎完美,甚至捕捉到了复杂物体边界的细微细节(例如:带尖刺的花朵和人造物体中的细长结构)。训练集和验证+测试集的标注都提供了比大多数现有yabo88滚球集的多边形标注更准确的物体边界。

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以上为 Open Images V5 验证集和测试集的掩码样例,完全由手工绘制。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

除了掩码之外,谷歌还为该yabo88滚球集增加了 640 万个经过人工验证的图像级标签,标签总数高达 3650 万,覆盖近 2 万个类别。最后,谷歌还改进了验证集和测试集上 600 个物体类别的标注密度,添加了超过 40 万个边界框,以匹配训练集的密度。这样可以确保能够更精确地评估目标检测模型。

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表 1 概述了该yabo88滚球集中所有子集的图像级标签。所有图像的图像级标签都由类似于 Google Cloud Vision API 的计算机视觉模型自动生成。此外,该视觉模型已经进行了升级,以适应 V5 yabo88滚球集版本的较高标签质量。这些自动生成的标签有相当高的假正例率。

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表 1:图像级标签。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

此外,验证集和测试集以及部分训练集具备经过人工验证的图像级标签。大部分验证是由谷歌内部的标注人员完成的。一小部分由外包人员完成。此验证过程实际上消除了假正例(但不能消除假负例:图像中可能缺少某些标签)。得到的标签基本上是正确的,谷歌推荐将其用于计算机视觉模型的训练中。谷歌使用多个计算机视觉模型来生成样本(而不仅仅是用于生成标签的模型),使得类别得到显着扩展(表 1 中的 #classes 列)。

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总体而言,yabo88滚球集包含 19,949 个具备图像级标签的不同类别。请注意,此数字略高于表 1 中经过人工验证的标签数量,原因是由机器生成的集合中有少量标签未出现在人工验证的集合中。可训练类别(Trainable classes)指在 V5 训练集中至少含有 100 个人工验证正类的类。基于这个定义,可训练类别有 8658 个,而机器生成的标签覆盖了其中的 8386 个。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

Open Images Challenge 2019 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

谷歌将在 ICCV 2019 上举行第二届 Open Images Challenge 挑战赛。该挑战赛将基于上述yabo88滚球增加一条新的实例分割赛道。此外,与 2018 年的挑战赛一样,它将包括一个大规模目标检测赛道(500 个类别,1220 万个训练边界框),以及一个视觉关系检测赛道,用于检测成对物体中的特定关系(329 个关系三元组,37.5 万个训练样本,如「弹吉他的女人」或「桌上的啤酒」)。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

现在包含所有标注的训练集已经可以使用了:https://storage.googleapis.com/openimages/web/challenge2019_downloads.html 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

测试集与 2018 年挑战赛的 10 万张图像相同,将于 2019 年 6 月 3 日在 Kaggle 上开放。用于评估目标检测和视觉关系赛道的服务器将于 6 月 3 日开放,评估实例分割赛道的服务器将于 7 月 1 日开放。提交结果的截止日期为 2019 年 10 月 1 日。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

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