Google Releases Open Image V5, Launches Open Image Challenge
Google has released its updated open-source image dataset Open Image V5 and announced the second Open Images この秋の2019コンピュータビジョンに関する国際会議（ICCV2019）のための挑戦。
2016年に最初に導入されたOpen Imageは、何千ものオブジェクトカテゴリをカバーするラベルで注釈を付けられた約九百万の画像からなる共同リリースです。 新しいバージョンは、2018のOpen Images V4の更新です。
Open Image V5は、2.8万オブジェクトの350カテゴリの画像セグメンテーションマスクに新たに注釈を追加しました。 オブジェクトが配置されている一般的な領域のみを識別する境界ボックスとは異なり、これらの画像セグメンテーションマスクはターゲットオブジェクP>
2のトレーニングセット上のセグメンテーションマスク。68万のデータサンプルは、Googleの対話型セグメンテーションプロセスによって生成されました。 専門の人間の注釈者は区分されたニューラルネットワークの出力の改善に加わり続ける。 Googleによると、この方法はマスクの平均精度を84％にしており、手動による描画だけよりも効率的だという。
マスクに加えて、Googleは6.4万人の手動で検証された画像レベルのタグを追加し、合計36.5万のタグを約20,000のカテゴリをカバーしています。 また、Googleの研究者は、検証セットとテストセットの600オブジェクト類似体の注釈密度を改善し、400,000以上の境界ボックスを追加して、トレーニングセットの注釈密度を一致させ、ターゲット検出モデルのより正確な評価を保証しました。
ICCV2019Open Images Challengeでは、Open Images V5データセットに基づいた新しいインスタンスセグメンテーショントラックが導入されます。 また、今年は500のカテゴリをカバーする大規模なオブジェクト検出トラックが追加され、12.2万のトレーニング境界ボックスと、特定の関係にあるオブジェク
すべての注釈を含むトレーニングセットはダウンロードできます。