ImageNetは、物体認識ソフトウェアの研究で用いるために設計された大規模な画像データベースである。ImageNetでは、1400万を超える画像に手作業でアノテーションを行い、画像にどのような物体が写っているかを示している。また、100万枚以上の画像にも付与されている。ImageNetには、20,000を超えるカテゴリがあり、その中には「気球(balloon)」や「イチゴ(strawberry)」といった数百枚の画像で構成される一般的な物体カテゴリも含まれる。2010年から2017年まで、ImageNetプロジェクトは毎年、大規模な画像認識技術コンテストであるILSVRC(the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)を開催していた。このコンテストは、ソフトウェアが物体や情景をどれだけ正しく分類、検出できるかを競うものである。チャレンジでは、重複しないように調整された1000個のカテゴリが利用される。論文により、今のImageNetの最高なレコードは「CoCa(finetune)」である。

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  • ImageNetは、物体認識ソフトウェアの研究で用いるために設計された大規模な画像データベースである。ImageNetでは、1400万を超える画像に手作業でアノテーションを行い、画像にどのような物体が写っているかを示している。また、100万枚以上の画像にも付与されている。ImageNetには、20,000を超えるカテゴリがあり、その中には「気球(balloon)」や「イチゴ(strawberry)」といった数百枚の画像で構成される一般的な物体カテゴリも含まれる。2010年から2017年まで、ImageNetプロジェクトは毎年、大規模な画像認識技術コンテストであるILSVRC(the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)を開催していた。このコンテストは、ソフトウェアが物体や情景をどれだけ正しく分類、検出できるかを競うものである。チャレンジでは、重複しないように調整された1000個のカテゴリが利用される。論文により、今のImageNetの最高なレコードは「CoCa(finetune)」である。 (ja)
  • ImageNetは、物体認識ソフトウェアの研究で用いるために設計された大規模な画像データベースである。ImageNetでは、1400万を超える画像に手作業でアノテーションを行い、画像にどのような物体が写っているかを示している。また、100万枚以上の画像にも付与されている。ImageNetには、20,000を超えるカテゴリがあり、その中には「気球(balloon)」や「イチゴ(strawberry)」といった数百枚の画像で構成される一般的な物体カテゴリも含まれる。2010年から2017年まで、ImageNetプロジェクトは毎年、大規模な画像認識技術コンテストであるILSVRC(the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)を開催していた。このコンテストは、ソフトウェアが物体や情景をどれだけ正しく分類、検出できるかを競うものである。チャレンジでは、重複しないように調整された1000個のカテゴリが利用される。論文により、今のImageNetの最高なレコードは「CoCa(finetune)」である。 (ja)
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  • ImageNetは、物体認識ソフトウェアの研究で用いるために設計された大規模な画像データベースである。ImageNetでは、1400万を超える画像に手作業でアノテーションを行い、画像にどのような物体が写っているかを示している。また、100万枚以上の画像にも付与されている。ImageNetには、20,000を超えるカテゴリがあり、その中には「気球(balloon)」や「イチゴ(strawberry)」といった数百枚の画像で構成される一般的な物体カテゴリも含まれる。2010年から2017年まで、ImageNetプロジェクトは毎年、大規模な画像認識技術コンテストであるILSVRC(the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)を開催していた。このコンテストは、ソフトウェアが物体や情景をどれだけ正しく分類、検出できるかを競うものである。チャレンジでは、重複しないように調整された1000個のカテゴリが利用される。論文により、今のImageNetの最高なレコードは「CoCa(finetune)」である。 (ja)
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  • ImageNet (ja)
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