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  ImageNet：大規模なカラー写真の画像データベース

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  • 2020/09/08

  連載目次 データセット解説 ImageNetは、1400万枚以上もあるほど大規模な、「カラー写真」の教師ラベル付き画像データベースである。その教師ラベルは、WordNet階層*1に基づいて付与されている。スタンフォード大学のフェイフェイ・リ（Fei-Fei Li）氏を中心とした研究グループが管理しており、世界中の研究者や教育／学びに役立ててもらうためのリソースとして公開されている。 *1　WordNetとは、英語の語彙（ごい）データベースであり、synsetと呼ばれる「同義語（synonyms）セット」がツリー階層構造でグループを形成しながら定義されているのが特徴である。ImageNetでは2万以上のsynsetが採用されている。 ImageNetの歴史的な重要性 ImageNetは、歴史的に非常に有名である。2012年に開催されたImageNetの大規模画像認識コンペ「ILSVRC（Im

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  CoCaとBLIP2を使ってみた：ImageNet、キャプション生成 | Shikoan's ML Blog

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  • 2023/03/11

  CoCaはCLIPの拡張形で、Text-EncoderとImage-Encoderによるクロスモダリティな学習のあとに、Text-Decoderを突っ込んだものです。CLIPが右から2番目のDual-Encoder Modelです。お気持ちとしては、「Dual-Encoderでできなかったキャプション生成もできるし、Text-Decoderを入れたほうが表現の学習能力も高いよ」ということです。 OpenCLIPのフレームワークに含まれているので、実際の使い方はCLIPと同じです。 ImageNet1Kのゼロショットの性能を調べる 実験として、ImageNet1KのValidaitionデータに対するゼロショット性能を見てみましょう。 カレントディレクトリ以下に、以下のようなフォルダ構成でImageNetのValidaitionデータが入っているとします。 val n01440764 ILS

  
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  ステート・オブ・AI ガイド on Twitter: "このMITによる論文、重要すぎて機械学習に関わる人は必見だと思う ImageNetなど有名なデータのテストセットには平均3.4%ものラベル誤りが存在し、最近のSOTAモデルはこれに過適合している。ノイズが多い現実世界のデータでは… https://t.co/nz8LN3weZ8"

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  • twitter.com/stateofai_ja
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  • 2021/10/13

  このMITによる論文、重要すぎて機械学習に関わる人は必見だと思う ImageNetなど有名なデータのテストセットには平均3.4%ものラベル誤りが存在し、最近のSOTAモデルはこれに過適合している。ノイズが多い現実世界のデータでは… https://t.co/nz8LN3weZ8

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