Retrieval」の意訳です。Weyandさんによる投稿です。データセットの作成Google-Landmarks-v2を作成する際に特に問題となるのは、表示されたランドマークにインスタンスが判別できるようにラベルを付けることでした。これは、どんなに優秀なラベル付け作業者であっても世界中に存在する数十万のランドマーク全てをインスタンスレベルで識別する事はほぼ不可能なため難しい作業です。この問題に対する私達の解決策は、各々が自分の住んでいる地域のランドマークに精通しており写真を趣味とする世界規模のコミュニティの力を借りて、ランドマークのラベリングをクラウドソーシングすることでした。Google-Landmarks-v2の画像例。左上からノイシュヴァンシュタイン城、ゴールデンゲートブリッジ、清水寺、ブルジュ・ハリファ、ギザの大スフィンクス、マチュピチュ。研究データセットのもう1つの課題は、長期間にわたって研究の進行状況を追跡するためにデータセットを使用できるように、画像を自由に共有し、無期限に保存するという要件です。Monumentsにも感謝します)。公的機関から提供された写真も含まれます。これには、時の流れとインスタンスの変遷の認識をテストするのに役立つ歴史的な写真が含まれます。2019の目的は、そのランドマークを示す全ての画像を見つけることです。Workshopに招待され彼らが用いた手法を発表できます。2019で論文として発表されます)。この新しい方法では、オブジェクト検出モデルの境界ボックスを利用して、対象のクラスを含む画像領域に追加の重み付けをします。これにより、精度が大幅に向上します。私たちが公開しているモデルは、オリジナルのGoogle-Landmarksデータセットから抜き出した86,000の画像で訓練されました。各画像はランドマーク部分を境界ボックスでラベル付けしています。Datasetでは、これらのラベルを元のデータセットと一緒に利用できるようにしています。2019の第2回目のLandmark認識ワークショップに参加することをお勧めします。このデータセットが、インスタンス認識と画像検索における最先端の進歩に役立つことを願っています。Foundationを介して利用可能にされています。Adamに感謝します。Zhuが、ランドマークの境界ボックスを収集しDetect-to-Retrieve手法を開発して頂いた事に感謝します。Demkinに感謝します。Zhengに感謝します。LinにCVDFのホスティングの支援に感謝します。Zhangに感謝します。Communityと世界の文化遺産の貴重な写真アーカイブへの彼らのボランティアの貢献にとても感謝しています。Foundationに感謝します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。学生たちに自分の人生のシナリオを考えさせる。・・・「100歳まで生きるとして、勤労時代に毎年所得の約10%を貯蓄し、引退後は最終所得の50%相当の資金で毎年暮らしたいと考える場合、貴方は何歳引退できるか?」・・・この場合は、80代まで働く事が求められる。WordPress.。