物体辨认数据集倾覆了天下上最好的计较机视觉模子

　　ObjectNet是由MIT和IBM研究职员建设的照片数据集，它以差异的角度表现工具，并具有差异的配景，以更好地暗示3D工具的伟大性。研究职员但愿数据集可以或许带来在实际糊口中示意更好的新计较机视觉技能。

图片来历：麻省理工学院

　　计较机视觉模子已经学会了精确地辨认照片中的工具，从而使某些工具在某些数据集上的示意优于人类。可是，当那些沟通的物体检测器在实际天下中变得松弛时，它们的机能会明明降落，这会给自动驾驶汽车和其他行使呆板视觉的对安详至关重要的体系带来靠得住性方面的忧虑。

　　为了弥合这种机能差距，麻省理工学院和IBM研究职员构成的团队着手建设一种很是差异的工具辨认数据集。它被称为ObjectNet，是ImageNet上的一部戏，ImageNet是众包的照片数据库，认真激发明代人工智能的繁荣。

　　与ImageNet具有从Flickr和其他交际媒体网站拍摄的照片差异，ObjectNet具有由付费自由职颐魅者拍摄的照片。表现的工具是侧面倾斜的，以奇数角度拍摄，并表现在混乱的房间中。当在ObjectNet上测试领先的工具检测模子时，其精确率从ImageNet上的97%的高位降落到50-55%。

　　麻省理工学院计较机科学与人工智能尝试室(CSAIL)和脑，脑与呆板中心(CBMM)的研究科学家鲍里斯·卡茨(Boris Katz)说：“我们建设了这个数据集来汇报人们工具辨认题目如故是一个困难。” 。“我们必要更好，更智能的算法。” Katz和他的同事将在神经信息处理赏罚体系集会会议(NeurIPS)上先容ObjectNet及其功效。

　　深度进修是敦促AI最新成长的技能，它行使人工“神经元”层在大量原始数据中查找模式。在实习了数百至数千个示例之后，它学会在照片中挑选椅子。可是，纵然具稀有百万个图像的数据集也无法以每个也许的偏向和配置表现每个工具，这在模子在实际糊口中碰着这些工具时也会造成题目。

　　ObjectNet在另一个重要方面与通例图像数据集差异：它不包括实习图像。大大都数据集都分为用于实习模子和测试其机能的数据。可是实习集凡是与测试集有着渺小的相似之处，现实上使模子在测试时到达了潜行岑岭。

　　乍看之下，拥有 1400万张图像的ImageNet看起来是庞大的。可是，假如不包罗实习集，则其巨细可与ObjectNet媲美(50,000张照片)。

　　研究合著者CSAIL和CBMM的研究作者Andrei Barbu说：“假如我们想知道算法在实际天下中的示意怎样，我们应该在无成见且从未见过的图像上对其举办测试。” 。

　　试图捕捉实际天下工具的伟大性的数据集

　　很少有人会思量与他们的伴侣分享ObjectNet的照片，这就是重点。研究职员从Amazon Mechanical Turk礼聘了自由职颐魅者，为数百张随机摆放的家用物品照相。工人们在应用措施上收到了照片分派，并带有动画声名，汇报他们怎样定向分派的工具，从哪个角度拍摄以及是否将工具摆放在厨房，浴室，寝室或客堂中。

　　他们但愿消除三个常见的成见：正面朝上，在符号性位置和高度相干的配置中表现的工具，譬喻厨房中堆叠的盘子。

　　耗费了三年的时刻来构想数据集并计一律个可尺度化数据网络进程的应用措施。研究合著者，麻省理工学院电气工程和计较机科学系研究生David Mayo说：“发明怎样故节制各类毛病的方法网络数据长短常棘手的。” “我们还必需举办尝试，以确保我们的指示清楚明白，并确保工人确切知道他们的要求。”

　　又花了一年的时刻网络现实数据，最后，因为不切合研究职员的要求，全部自由职颐魅者提交的照片中有一半被扬弃了。为了提供辅佐，一些工人在他们的物体上添加了标签，将它们放在白色配景上，可能试图改进分派给他们拍摄的照片的雅观性。

　　很多照片是在美国以外拍摄的，因此，有些物体也许看起来很生疏。成熟的橘子是绿色的，香蕉的巨细差异，衣服的外形和质地也各不沟通。

　　Object Net与ImageNet：领先的工具辨认模子的较量

　　当研究职员在ObjectNet上测试最新的计较机视觉模子时，他们发明ImageNet的机能降落了40-45个百分点。研究职员说，功效表白，物体检测器如故难以领略物体是三维的而且可以旋转并移动到新的情形中。研究合著者，IBM研究职员Dan Gutfreund说：“这些观念并未内置在当代物体检测器的系统布局中。”

　　为了证明ObjectNet很难准确地归因于怎样查察和定位工具，研究职员应承模子实习ObjectNet数据的一半，然后再对别的一半举办测试。在统一数据集长举办实习和测试凡是可以进步机能，但此处的模子仅稍有改进，这表白工具检测器尚未完全领略实际天下中工具的存在方法。

　　自2012年以来，计较机视觉模子已慢慢获得改进，其时称为AlexNet的物体检测器在年度ImageNet比赛中击败了角逐。跟着数据集变得越来越大，机能也获得了进步。

　　可是研究职员告诫说，计划更大版本的ObjectNet并增进视角和偏向并不必然会带来更好的功效。ObjectNet的目标是鼓励研究职员提出下一波革命性技能，就像ImageNet挑衅最初的启动一样。

　　卡兹说：“人们为这些探测器提供了大量数据，可是回报却在镌汰。” “您不能从任何角度和每种环境下查察一个工具。我们但愿这个新的数据集将发生强盛的计较机视觉，而不会在实际天下中造成令人惊奇的妨碍。”

 注：本文编译自外网

（编辑：湖南网）

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