Tencent ML-Images：开源的多标签图像数据库项目

Tencent ML-Images：开源的多标签图像数据库项目

tencent-ml-images Largest multi-label image database; ResNet-101 model; 80.73% top-1 acc on ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tencent-ml-images

Tencent ML-Images 是一个由腾讯公司推出的开源项目，旨在为机器学习和图像识别领域提供一个最大的多标签图像数据库。该项目主要使用 Python 编程语言进行开发。

项目基础介绍

Tencent ML-Images 项目提供了一个包含 17,609,752 个训练图像和 88,739 个验证图像的数据库，涵盖了 11,166 个分类。该项目包括一个基于 ResNet-101 模型的预训练模型，该模型在 ImageNet 数据集上通过迁移学习达到了 73% 的 top-1 准确率。

核心功能

• 图像数据库：提供大规模的多标签图像数据，支持图像识别和机器学习任务。
• 预训练模型：基于 ResNet-101 模型，可以在 ImageNet 数据集上实现高准确率的图像分类。
• 数据标注：图像数据集包括详细的标注信息，支持多标签分类任务。
• 语义层次结构：构建了包含 11,166 个类别的语义层次结构，帮助理解和分析图像内容。

项目最近更新的功能

• 简化图像下载流程：更新了图像下载流程，使得用户能够更方便地获取数据集图像。
• 接受学术论文：项目的详细研究论文已被 IEEE Access 接受发表，提供了更多关于数据库、损失函数、训练算法以及实验结果的详细信息。
• 数据集更新：项目团队将继续更新数据库，移除重复的图像，以提高数据集的质量和准确性。

以上更新内容使得 Tencent ML-Images 项目更加完善，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源和工具。

tencent-ml-images Largest multi-label image database; ResNet-101 model; 80.73% top-1 acc on ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tencent-ml-images