再添开源项目！腾讯AILab开源业内最大局限多标签图像数据集

9 月 10 日动静，腾讯 AI Lab 公布将于 9 月尾开源“Tencent ML-Images”项目，该项目由多标签图像数据集 ML-Images，以及业内今朝同类深度进修模子中精度最高的深度残差收集 ResNet-101 组成。

该项目标开源，是腾讯 AI Lab 在计较机视觉规模所累积的基本手段的一次开释，为人工智能规模的科研职员和工程师提供了富裕的高质量实习数据，及简朴易用、机能强盛的深度进修模子，促进人工智能行业配合成长。

腾讯 AI Lab 此次发布的图像数据集 ML-Images，包括了 1800 万图像和 1.1 万多种常见物体种别，在业内已果真的多标签图像数据齐集局限最大，足以满意一样平常科研机构及中小企业的行使场景。另外，腾讯 AI Lab 还将提供基于 ML-Images 实习获得的深度残差收集 ResNet-101。该模子具有优秀的视觉暗示手段和泛化机能，在当前业内同类模子中精度最高，将为包罗图像、视频等在内的视觉使命提供强盛支撑，并助力求像分类、物体检测、物体跟踪、语义支解等技能程度的晋升。

以深度神经收集为典范代表的深度进修技能已经在许多规模充实揭示出其优秀的手段，尤其是计较机视觉规模，包罗图像和视频的分类、领略和天生等重要使命。然而，要充实验展出深度进修的视觉暗示手段，必需成立在富裕的高质量实习数据、优越的模子布局和模子实习要领，以及强盛的的计较资源等基本手段之上。

各大科技公司都很是重视人工智能基本手段的建树，都成立了仅面向其内部的大型图像数据集，譬喻谷歌的 JFT-300M 和 Facebook 的 Instagram 数据集。但这些数据集及其实习获得的模子都没有果真，对付一样平常的科研机构和中小企业来说，这些人工智能基本手段有着很是高的门槛。

当前业内果真的最大局限的多标签图像数据集是谷歌公司的 Open Images, 包括 900 万实习图像和 6000 多物体种别。腾讯 AI Lab 此次开源的 ML-Images 数据集包罗 1800 万实习图像和 1.1 万多常见物体种别，或将成为新的行业基准数据集。除了数据集，腾讯 AI Lab 团队还将在此次开源项目中具体先容：

1）大局限的多标签图像数据集的构建要领，包罗图像的来历、图像候选种别荟萃、种别语义相关和图像的标注。在 ML-Images 的构建进程中，团队充实操作了种别语义相关来辅佐对图像的精准标注。

2）基于 ML-Images 的深度神经收集的实习要领。团队全心计划的丧失函数和实习要领，可以有用克制大局限多标签数据齐集种别不平衡对模子实习的负面影响。

3）基于 ML-Images 实习获得的 ResNet-101 模子，具有优秀的视觉暗示手段和泛化机能。通过迁徙进修，该模子在 ImageNet 验证集上取得了 80.73% 的 top-1 分类精度，高出谷歌同类模子（迁徙进修模式）的精度，且值得留意的是，ML-Images 的局限仅为 JFT-300M 的约1/17。这充实声名白 ML-Images 的高质量和实习要领的有用性。具体对好比下表。

注：微软 ResNet-101 模子为非迁徙进修模式下实习获得，即 1.2M 预实习图像为原始数据集 ImageNet 的图像。

腾讯 AI Lab 此次开源的“Tencent ML-Images”项目，揭示了腾讯在人工智能基本手段建树方面的全力，以及但愿通过基本手段的开放促举办业配合成长的愿景。

“Tencent ML-Images”项目标深度进修模子，今朝已在腾讯多项营业中施展重要浸染，如“每天快报”的图像质量评价与保举成果。

如下图所示，每天快报消息封面图像的质量获得明明进步。

优化前优化后

另外，腾讯 AI Lab 团队还将基于 Tencent ML-Images 的 ResNet-101 模子迁徙到许多其他视觉使命，包罗图像物体检测，图像语义支解，视频物体支解，视频物体跟踪等。这些视觉迁徙使命进一步验证了该模子的强盛视觉暗示手段和优秀的泛化机能。“Tencent ML-Images”项目将来还将在更多视觉相干的产物中施展重要浸染。

自 2016 年腾讯初次在 GitHub 上宣布开源项目（https://github.com/Tencent），今朝已累积开源包围人工智能、移动开拓、小措施等规模的 57 个项目。为进一步孝顺开源社区，腾讯相继插手 Hyperledger、LF Networking 和开放收集基金会，并成为 LF 深度进修基金会主要首创成员及 Linux 基金会白金会员。作为腾讯“开放”计谋在技能规模的浮现，腾讯开源将继承对内敦促技能研发向共享、复用和开源迈进，向外开释腾讯研发气力，为海表里开源社区提供技能支持，注入研发活力。

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（编辑：湖南网）

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