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 Challenge for this autumn’s 2019 International Conference on Computer Vision (ICCV 2019).
introduzido pela primeira vez em 2016, Open Image é um lançamento colaborativo que compreende cerca de nove milhões de imagens anotadas com etiquetas que cobrem milhares de categorias de objetos. A nova versão é uma atualização sobre as imagens abertas V4 de 2018.
imagem aberta V5 apresenta anotações recentemente adicionadas em máscaras de segmentação de imagem para 2,8 milhões de objetos em 350 categorias. Ao contrário das caixas delimitadoras que apenas identificam a área geral em que um objeto está localizado, estas máscaras de imagem traçam o contorno do objeto-alvo, caracterizando sua extensão espacial com um nível mais elevado de detalhe.
A segmentação de máscaras sobre o conjunto de treinamento de 2.68 milhões de amostras de dados foram geradas pelo processo de segmentação interativa do Google. Os anotadores profissionais humanos continuam a participar na melhoria da saída da rede neural segmentada. O Google diz que o método dá às máscaras uma precisão média de 84 por cento, o que é mais eficiente do que o desenho manual sozinho.
In addition to the masks, Google added 6.4 million manually verified image-level tags to bring the total to 36.5 million tags covering nearly 20,000 categories. Os pesquisadores do Google também melhoraram a densidade de anotação de 600 análogos de objetos nos conjuntos de validação e teste, adicionando mais de 400.000 caixas envolventes para corresponder à densidade de anotação no conjunto de treinamento e garantir uma avaliação mais precisa do modelo de detecção de alvo.
O ICCV 2019 Open Images Challenge irá introduzir uma nova faixa de segmentação de instância com base no conjunto de dados V5 Open Images. Também adicionado este ano são uma pista de detecção de objetos em grande escala cobrindo 500 categorias com 12,2 milhões de caixas de formação delimitadoras; e uma pista de detecção de relação visual para detectar pares de objetos em uma determinada relação.
O conjunto de treinamento com todas as anotações está disponível para download.