imagenet 다운로드

주: 우리는 모형을 훈련 할 때 imagenet 평균을 사용 했다. 이제 다운로드 탭을 클릭 하면이 wnid와 관련 된 이미지 url 목록 (작은 개체 또는 가늘게)을 찾을 수 있습니다. googlenet는 이미지에서 매우 작거나 얇은 개체를 인식 하 고 해당 개체가 유일한 개체가 존재 하는 경우에도 문제를 겪는 것입니다. 이것의 보기는 서 있는 사람의 심상을 착용 한다 색 안경, 그들의 손에 있는 퀼를 붙 드는 사람, 또는 꽃의 줄기에 작은 개미를 포함 한다. 우리는 인간의 오류 중 어느 것도 하지 않지만 googlenet 오류의 약 22 (21%)가이 카테고리로 분류 하 고 있다고 추정 한다. 즉, 이미지의 샘플에는 매우 작거나 얇은 물체를 식별할 수 없기 때문에 인간이 잘못 표시 한 이미지는 없습니다. 이 불일치는 사실은 인간이 매우 효과적으로 활용할 수 있는 컨텍스트 및 affindances 정확 하 게 (예를 들어, 사람의 손이 근처에 겨우 눈에 띄는 깃털을 거의 보이는 작은 물체의 정체성을 추론에 기인 될 수 있는 가능성이 높습니다 주로 폐색 퀼). url 단추를 클릭 하면 url 목록이 검토 됩니다. 주소 표시줄에서 API를 참고: http://www.image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n13003061.

이 이전 게시물에서 우리는 쉽게 전송 학습 코드의 단일 라인을 작성 하지 않고도 전문 이미지 분류 모델을 훈련을 배웠습니다. 재교육 스크립트 시인에 대 한 Google codelab tensorflow에서 제공 하는 도움으로, 우리가 필요한 모든 디렉토리 구조를 이런식으로 훈련 이미지의 디렉토리가 포함 된: 그것을 밖으로 시도입니다! 난 당신이 또한 ilsvrc 스스로 라벨을 시도 하 고 자신의 결론을 그릴 수 있도록 모든 사람에 게 사용할 수 있는 라벨 인터페이스를 만들고 있어요. 우리가 데이터를 수집 하는 데 사용 되는 하나에서이 버전의 몇 가지 수정 사항이 있습니다. 나는 2 개의 단추 (쇼 응답 및 쇼 google 예측)를 추가 하 고, 당연히,이 버전에서 보인 심상은 검증 심상, 시험 세트 심상 아닙니다 이다. google 팀은 googlenet 유효성 검사 설정 예측을 우아하게 제공 했습니다. 당신은 이것의 상당수를 볼 수 있습니다. 전략 중 하나를 수동으로 (눈으로), 그들을 제거 하거나 나중에 이들을 제거 하는 프로그래밍 방법을 찾을 수 있습니다. 이 논문에서 우리는 깊은 학습과 고요한 얼굴 이미지에 명백한 시대의 추정을 태 클. 우리의 길 쌈 신경망 (cnns)는 vgg-16 아키텍처를 사용 하 여 이미지 분류에 대 한 imagenet에 미리 훈련을 하 고 있습니다.

또한, 명백한 나이 주석이 달린 이미지의 제한 된 수 때문에, 우리는 사용 가능한 시대와 크롤링된 인터넷 얼굴 이미지에 finetuning 바람의 혜택을 탐험해 보세요. 우리는 우리가이 웹사이트에 공개 하 게 IMDb와 위 키 피 디 아에서 유명인의 50만 이미지를 크롤 링 합니다. 이는 날짜까지 보존 기간 예측을 위한 가장 큰 공용 데이터 집합입니다. 우리는 깊은 분류 문제는 softmax 예상 가치를 구체화 하 고 cnns의 직접적인 회귀 훈련을 통해 개선 쇼 다음으로 나이 회귀 문제 포즈.