Synced

Follow

May 20, 2019 · 3 min read

Google has released its updated open-source image dataset Open Image V5 and announced the second Open Images Provocare pentru Conferința Internațională de viziune computerizată din această toamnă 2019 (ICCV 2019).

introdus pentru prima dată în 2016, Open Image este o versiune colaborativă care cuprinde aproximativ nouă milioane de imagini adnotate cu etichete care acoperă mii de categorii de obiecte. Noua versiune este o actualizare a imaginilor deschise 2018 V4.

Open Image V5 oferă adnotări nou adăugate pe măști de segmentare a imaginilor pentru 2,8 milioane de obiecte din 350 de categorii. Spre deosebire de casetele de delimitare care identifică doar zona generală în care se află un obiect, aceste măști de segmentare a imaginii urmăresc conturul obiectului țintă, caracterizând întinderea sa spațială cu un nivel mai ridicat de detaliu.

exemplu măști pe Deschis imagini v5 set de formare

măștile de segmentare pe setul de formare de 2.68 de milioane de eșantioane de date au fost generate de procesul de segmentare interactivă Google. Adnotatorii umani profesioniști continuă să participe la îmbunătățirea ieșirii rețelei neuronale segmentate. Google spune că metoda oferă măștilor o precizie medie de 84%, ceea ce este mai eficient decât desenul manual.

exemplu măști pe validare și testare seturi de imagini deschise V5, trase complet manual.

pe lângă măști, Google a adăugat 6,4 milioane de etichete verificate manual la nivel de imagine pentru a aduce totalul la 36,5 milioane de etichete care acoperă aproape 20.000 de categorii. Cercetătorii Google au îmbunătățit, de asemenea, densitatea adnotării a 600 de analogi de obiecte în seturile de validare și testare, adăugând peste 400.000 de cutii de încadrare pentru a se potrivi cu densitatea adnotării din setul de antrenament și pentru a asigura o evaluare mai precisă a modelului de detectare a țintei.ICCV 2019 open Images Challenge va introduce o nouă pistă de segmentare a instanței bazată pe setul de date open Images V5. De asemenea, a adăugat în acest an sunt o pistă de detectare obiect pe scară largă care acoperă 500 de categorii, cu 12,2 milioane de formare de încadrare-cutii; și o pistă de detectare relație vizuală pentru a detecta perechi de obiecte într-o anumită relație.

setul de instruire cu toate adnotările este disponibil pentru descărcare.