WordNET3.0同义词集的ImageNet索引 - 腾讯云开发者社区

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媲美 ImageNet 的动作识别数据集，你知道哪些？

我们知道，在引入ImageNet数据集后，深度学习算法在图像分类方面做得相当出色。但是，我们是否能在视频分类或动作识别任务能取得相同的进步？实际上，有许多行为将动作识别变成一项更具挑战性的任务。...这包括巨大的计算成本、捕获长上下文，当然还有对良好数据集的需求。一个好的动作识别问题数据集应具有与 ImageNet 相媲美的帧数和动作类型的多样性，以便将经过训练的体系结构概括为许多不同的任务。...这是一个 Kinetics 数据集 - 为推进人类动作识别模型而创建的 YouTube URL 的大规模高质量数据集。...如您所见，此数据集的显著特征是存在负样本，如下图所示。 ? SLAC 数据集的负样本数据集包括从 ActivityNet 数据集获取的 200 个动作类。...VLOG数据集的实例 VLOG数据集与以前的数据集在收集方式上有所不同。数据集的传统方法从列一个列表开始，然后搜索带有相应标签的视频。

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ImageNet验证集6%的标签都是错！基于这些数据集的论文尴尬了！

其中，最有名的 ImageNet 数据集的验证集中至少存在 2916 个错误，错误率为 6%；QuickDraw 数据集中至少存在 500 万个错误，错误率为 10%。...Caltech-256 Caltech-256 数据集是一种包含图像和类别的数据集，其中的图像是从图像搜索引擎中抓取的，人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable，从数据集中过滤掉遮挡过度...ImageNet ImageNet 数据集是机器学习研究中最常用的数据集之一。该数据集通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词集（synset）中的单词来抓取图像。...这些图像由 Amazon Mechanical Turk 的工作人员标记，他们要检查这些图像是否包含特定同义词集中的对象，过滤掉对象混乱、遮挡过度的图像，并确保数据集的图像多样性。...如果测试集错误太多，大模型未必好用在估计了各个测试集的错误率之后，研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试集标签错误对基准稳定性造成的影响。

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用Keras+TensorFlow，实现ImageNet数据集日常对象的识别

王新民编译自 Deep Learning Sandbox博客量子位出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模视觉识别挑战赛...博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章，教你用Keras和TensorFlow，实现对ImageNet数据集中日常物体的识别。...以下是这个数据集包含的部分类别：狗熊椅子汽车键盘箱子婴儿床旗杆 iPod播放器轮船面包车项链降落伞枕头桌子钱包球拍步枪校车萨克斯管足球袜子舞台火炉火把吸尘器...首先，要加载keras.preprocessing和keras.applications.resnet50模块，并使用在ImageNet ILSVRC比赛中已经训练好的权重。...decode_predictions：采用与model.predict函数相同的编码标签，并从ImageNet ILSVRC集返回可读的标签。

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近几年，关于基于Imagenet数据集图像分类的模型总结

「@Author：Runsen」在过去的几年里，许多深度学习模型涌现出来，例如层的类型、超参数等。在本系列中，我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。...2019） EfficientNet 2019 and EfficientNet v2 2021 AlexNet （2012 ） 2012 年，AlexNet 由 Alex Krizhevsky 为 ImageNet...与 AlexNet 相比，VGG 的主要改进包括使用大内核大小的过滤器（第一和第二卷积层中的大小分别为 11 和 5）和多个（3×3）内核大小的过滤器。...中间的网络结构在特征图通道数相同的 Fire 模块之间引入了残差网络中的跳跃连接，而最右边的网络结构在中间结构的基础上，针对特征图通道数不一样的情况，通过一个 1×1 的卷积来调整通道数一致后再相加。...对比下，ResNet50和ResNeXt-50的网络结构图如下： MobileNetv3 （2019）在ImageNet分类任务上，相对于MobileNetV2, MobileNetV3-small

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ImageNet验证集6%的标签都是错的，MIT：十大常用数据集没那么靠谱

机器之心报道编辑：张倩、小舟把老虎标成猴子，把青蛙标成猫，把码头标成纸巾……MIT、Amazon 的一项研究表明，ImageNet 等十个主流机器学习数据集的测试集平均错误率高达 3.4%。...Caltech-256 Caltech-256 数据集是一种包含图像和类别的数据集，其中的图像是从图像搜索引擎中抓取的，人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable，从数据集中过滤掉遮挡过度...ImageNet ImageNet 数据集是机器学习研究中最常用的数据集之一。该数据集通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词集（synset）中的单词来抓取图像。...这些图像由 Amazon Mechanical Turk 的工作人员标记，他们要检查这些图像是否包含特定同义词集中的对象，过滤掉对象混乱、遮挡过度的图像，并确保数据集的图像多样性。...如果测试集错误太多，大模型未必好用在估计了各个测试集的错误率之后，研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试集标签错误对基准稳定性造成的影响。

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ImageNet验证集6%的标签都是错的，MIT：十大常用数据集没那么靠谱

把老虎标成猴子，把青蛙标成猫，把码头标成纸巾……MIT、Amazon 的一项研究表明，ImageNet 等十个主流机器学习数据集的测试集平均错误率高达 3.4%。 ?...Caltech-256 Caltech-256 数据集是一种包含图像和类别的数据集，其中的图像是从图像搜索引擎中抓取的，人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable，从数据集中过滤掉遮挡过度...ImageNet ImageNet 数据集是机器学习研究中最常用的数据集之一。该数据集通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词集（synset）中的单词来抓取图像。...这些图像由 Amazon Mechanical Turk 的工作人员标记，他们要检查这些图像是否包含特定同义词集中的对象，过滤掉对象混乱、遮挡过度的图像，并确保数据集的图像多样性。 ?...如果测试集错误太多，大模型未必好用在估计了各个测试集的错误率之后，研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试集标签错误对基准稳定性造成的影响。

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记录级别索引：Apache Hudi 针对大型数据集的超快索引

Hudi提供了多种索引类型，包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。...索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素，其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。...用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡，因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。...写入索引作为写入流程的一部分，RLI 遵循高级索引流程，与任何其他全局索引类似：对于给定的记录集，如果索引发现每个记录存在于任何现有文件组中，它就会使用位置信息标记每个记录。...索引过程是对表应用更新的关键步骤，因为其效率直接影响写入延迟。在后面的部分中，我们将使用基准测试结果展示记录索引的性能。读取流程记录级别索引也集成在查询端。

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图像预训练模型的起源解说和使用示例

它有 155,327 个词，组织在 175,979 个同义词组中，称为同义词组（有些词只有一个同义词组，有些词有几个同义词组）。如果在 WordNet 中将图像附加到单词上不是很好吗？...这就是 ImageNet 的起源。ImageNet 将成百上千的图像与 WordNet 中的同义词集相关联。从那时起，ImageNet 在计算机视觉和深度学习的进步中发挥了重要作用。...ImageNet 中的大多数同义词集是名词（80,000+），总共有超过 100,000 个同义词集。因此，ImageNet 是一个组织良好的层次结构，可用于监督机器学习任务。...挑战中的训练数据是 ImageNet 的一个子集：1,000 个同义词集（类别）和 120 万张图像。...输出是包含 1,000 个 ImageNet 同义词集的 1,000 个值的列表。第 6 行：将 1,000 个值转换为概率。

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图像预训练模型的起源解说和使用示例

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谷歌新发布了一个精确标注动作的数据集，堪称ImageNet视频版

作者： Chunhui Gu & David Ross 编译：魏子敏，龙牧雪，谭婧就在昨天，谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet的数据集-AVA（A Finely Labeled Video...这个崭新的数据集填补了在复杂的场景下，多人执行不同操作的标注空白。...尽管这些数据集都采用图像分类标签的标注结构，给每个视频或视频剪辑的动作进行了一定的标注。但是，复杂的场景下，标注了多人执行不同操作的数据集在业内依然空白。...这个数据集为视频中的每个人都打上了多个动作标签。...相比其他的动作数据集，AVA数据集有以下这些特点：以人为中心进行标注：每个动作标签都基于人物本身，而不是一段视频或者剪辑片段。因此，我们能够为不同动作中的各类人加上不同的标签，这一点非常常见。

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检测9000类物体的YOLO9000 更好更快更强

如，“狗”是“犬科动物”类和“家畜”类，两者为WordNet中的同义词集。为简化问题，不用完整的图结构，仅用Imagenet中的概念来搭建分层树。...为搭建分层树，检查Imagenet中的视觉名词，从WordNet图至根节点（“物体”）寻找这些名词的路径。图中很多同义词集仅有1条路径，所以，先将这些名词加入树。...用WordTree分类时，给定同义词集，预测每个节点的条件概率来获得该词集中每个难判名的概率。如，“小猎狗（terrier）”节点上预测： ?...为计算条件概率，模型预测1369值的1个向量，计算所有相同概念下难判名的同义词集的softmax，见图5。 ?...作者实验的目的是：验证合并了COCO检测数据集和Imagenet分类数据集后，模型在Imagenet检测数据集上的效果。

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Data Structurestackheapheap的实现索引堆tree并查集图 Graph

extractMax 出堆只能是出最大的元素，也就是索引为1的元素，出堆之后哪个元素作为最大的元素也是需要交换的，这个时候就需要shifdown了。...heapify之后如果想要改变某一个进程的优先级就有点难了，当然也可以开辟一个空间存储ID，但是麻烦了点。所以比较好的方法就是每一个节点分配一个索引，用索引来建堆。 ?...建堆的时候不使用原值，而是用一个索引。交换也就是交换索引了。 ? 首先交换的复杂度不高，想改变某个值重新建堆也很方便。 ---- tree 二叉搜索树二叉搜索树首先要讲到二分查找法。...并查集的构成和作用并查集要支持的主要就是两个操作： union(p,q)连接两个节点pq find(p)查找p是哪个组的 isConnected(p,q)两个节点是否连接在一起的。...这种方式实现的并查集查找方式很快，但是union的方法就会很慢。union是 ? 。

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学界 | 超越ImageNet：谷歌内建300M图像数据集揭露精度与数据的线性增长关系

但计算机视觉最主要的数据集还是仅拥有 1M 图片的 ImageNet，因此谷歌希望利用 300M 的大数据集进一步检验模型的能力和提升空间。...当然，一个显而易见却往往被忽略的事情是我们从何处获取相当于 ImageNet 300 倍大小的数据集。在谷歌，我们一直致力于自动构建此类数据集以改善计算机视觉算法。...我们需要重点强调模型的训练机制，我们使用的学习计划和参数都是基于我们在 ImageNet 1M 图像中使用卷积网络训练的理解。...图 3：在 JFT-300M 数据集上的训练过程，其中蓝线代表随机初始化，黄线代表 ImageNet 初始化，x 轴代表迭代步数，y 轴代表在 FastEval14k 计算的 mAP@100 度量标准。...表 1：在 ImageNet「val」集上的 Top-1 和 top-5 分类精度。 ? 表 2：在 COCO test-dev 中目标检测性能和基线法性能的比较。 ?

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动漫界的ImageNet来了！人脸数据集AnimeCeleb，240万张图片生成「萌萌哒」动漫脸

AnimeCeleb内含240万张图片，全部依赖于3D模型渲染，堪称动漫人脸数据集的ImageNet。想看看全球首富马斯克变成二次元的样子吗？当当当当！...而由于缺乏动漫风的人脸数据集，动漫人脸生成领域的工作目前还不够深入。...大规模的动漫人脸数据集韩国科学技术院最近的一项研究提出了一个大规模的动漫人脸数据集AnimeCeleb，以促进动漫人脸领域的研究。...与公开的现有动漫人脸数据集相比，AnimeCeleb内含240万张图片，全部依赖于3D模型渲染来构建动漫人脸数据集。这确保了大规模数据集包含详细的注释以及具有相同身份的多姿态图像。...此外，考虑到不同的绘画方式，动漫还包含多种风格。这简直就是动漫人脸数据集的ImageNet呀！如何制作？那这样庞大的动漫人脸数据集是如何制作出来的呢？第一步，数据收集（A.1）。

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如何使用ES的同义词API自动化同义词生成和上传

这将允许我们验证查询，然后与包含同义词的索引进行比较。...为产品目录实现同义词创建以下是构建同义词集并将其插入到Elasticsearch中的方法。根据LLM建议的同义词映射生成同义词规则。...，我们可以进入下一步，即使用定义的同义词集创建一个支持同义词的新索引。...验证同义词搜索让我们比较两个索引之间的搜索结果。我们将在两个索引上执行相同的查询，并验证是否使用同义词来检索结果。在products索引中搜索（不支持同义词）我们将使用Kibana执行搜索并分析结果。...这表明配置的同义词集正常工作，确保搜索词的不同变体返回预期结果。我们可以通过直接在Kibana DevTools中运行相同的查询来达到相同的效果。

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YOLO9000好棒好快好强壮阅读笔记

由于目标检测数据集的标定比物体识别的数据集的标定要昂贵的多，因此想要获得想ImageNet这种级别的目标检测数据集是几乎不可能完成的任务。如何训练出能识别出许多种物体的目标检测模型就显得极为诱人。...但是分类模型中不需要考虑所有的同义词，因此作者在这里从WordNet结构中提取出包含ImageNet类别的多层级WordTree结构。...3）Joint classification and detection 在使用WordTree混合了COCO与ImageNet数据集后，混合数据集对应的WordTree包含9418类。...由于ImageNet数据集跟COCO比太大了，产生了样本倾斜的问题，因此作者将COCO过采样，使得COCO与ImageNet的比例为1: 4。...COCO COCO数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集，其官方说明网址：http://mscoco.org/ 3.ImageNet

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Elasticsearch 8.10 同义词管理新篇章：引入同义词 API

1、同义词在搜索引擎领域用途同义词在搜索引擎领域的用途可概括如下：增强搜索的准确性——当用户输入一个关键词时，可能与他们实际意图相关的文档使用了一个不同的关键词或短语。...6、Elasticsearch 同义词 API 实操指南 6.1 创建同义词集你可以用以下API请求创建一个新的同义词集： PUT _synonyms/my-synonyms-set { "synonyms_set...一旦创建，你的同义词集可以用作同义词、同义词集合（set）过滤器的一部分。..."synonyms": "huawei, yylx, yyds" } ] } ## 创建索引，自定义分词指定同义词集 PUT synonym_set_test_v1 { "settings...所以，你可以选择将包含同义词集的分析器指定为搜索时分析器，也可以指定为索引时分析器。但记住，选择哪种方式主要取决于你的业务需求和对数据灵活性的考虑。

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引用量比肩ImageNet的数据集被下线！给黑人标N*gger，比基尼姑娘标记妓女，MIT道歉

如今，研究员一般会将Tiny Images数据集与更知名的ImageNet数据集一起使用，作为计算机视觉算法的训练基准，不过，与大名鼎鼎的ImageNet不同，到目前为止，还没有人对Tiny Images...“然后这些系统就会自动从当时的互联网搜索引擎上下载相应名词的图片，并使用当时可用的过滤器来收集8000万张图片。”...“Miller对单词之间的关系非常着迷，”Prabhu告诉我们。“这个数据库基本上绘制了单词之间是如何关联的。”这也是ImageNet的灵感来源。...但当你开始把图片和这些词联系起来时，你是在把一个真实的人的照片和那些有害的词语联系起来，这些词语会使人们的成见根深蒂固。” ImageNet也有同样的问题，因为它也是使用WordNet进行注释的。...一项名为“ImageNet Roulette”的实验允许人们将照片提交给由ImageNet训练出来的神经网络，该神经网络将使用数据集中的标签来描述这些图片。

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ImageNet的top-1终于上了90%，网友质疑：用额外数据集还不公开，让人怎么信服？

这一成果刷新了 Quoc Le 对于 ImageNet 的看法。...最终，他们得到的学生模型在 ImageNet ILSVRC 2012 验证集上实现了 90.2% 的 top-1 准确率，比之前的 SOTA 方法提升了 1.6 个百分点（此前 ImageNet 上 top...这个学生模型还可以泛化至 ImageNet-ReaL 测试集，如下表 1 所示。 ?...不过，这篇论文也受到了一些质疑，比如使用的数据集 JFT-300M 是未开源的数据集（不知道该数据集中有没有和 ImageNet 测试集相似的图片），导致外部人士很难判断其真正的含金量。...最后，他们使用完整的 ImageNet 数据集在标准的 ResNet-50 架构上进行了实验，结果如下表3所示： ? 大规模实验这部分展示了大规模实验（大模型、大数据集）的结果。

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图神经网络的ImageNet？斯坦福大学等开源百万量级OGB基准测试数据集

在满是「MNIST」这样的小数据里，图神经网络也需要「ImageNet」这样的大基准？...许多论文采用的方法往往是针对较小的、缺乏节点和边特征的数据集上进行的。因此，在这些数据集上取得的模型性能很难说是最好的，也不一定可靠，这对进一步发展造成阻碍。...目前该基准测试所包含的数据集。从数据集的类型来看，涵盖了现有的几大需要图表示学习的领域：生物学/分子化学、自然语言处理，以及商品推荐系统网络等。此外，这些图数据的量也非常大。...相比节点数据集来说，连接预测的数据集更多一些，类型也更为多样。...例如对于分子图数据集，分割方法可以是分子支架（scaffold），具体而言，我们可以通过分子的子结构做聚类，然后将常用的集群作为训练集，将其它非常见集群作为验证与测试集。

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媲美 ImageNet 的动作识别数据集，你知道哪些？

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