首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

WordNET3.0同义词集的ImageNet索引

WordNet是一个英语词汇数据库,它将英语单词组织成一系列的同义词集(synsets),每个同义词集表示一组具有相似意义的单词。而ImageNet是一个大规模的图像数据库,它为WordNet中的每个同义词集提供了一个对应的图像集合。

WordNet3.0同义词集的ImageNet索引是指将WordNet3.0中的同义词集与ImageNet中的图像集合进行关联的索引。通过这个索引,我们可以根据WordNet中的同义词集来查找对应的图像集合,从而实现基于图像的语义搜索、图像分类和图像识别等应用。

WordNet3.0同义词集的ImageNet索引的优势在于它提供了一个丰富的图像集合,可以帮助我们更好地理解和表达单词的含义。通过与图像的关联,我们可以直观地感知和理解单词的意义,从而提高自然语言处理和计算机视觉等领域的应用效果。

在云计算领域,WordNet3.0同义词集的ImageNet索引可以应用于以下场景:

  1. 图像搜索:通过输入单词或短语,可以搜索与之相关的图像集合,从而实现更准确和直观的图像搜索体验。
  2. 图像分类:通过将图像与WordNet中的同义词集进行关联,可以将图像自动分类到相应的语义类别中,从而实现自动化的图像分类任务。
  3. 图像识别:通过将图像与WordNet中的同义词集进行关联,可以实现基于图像的语义识别,即根据图像内容推断出对应的单词或短语。

腾讯云提供了一系列与图像处理和人工智能相关的产品,可以用于支持WordNet3.0同义词集的ImageNet索引的应用:

  1. 腾讯云图像识别(https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition):提供了图像标签、图像分类、图像内容审核等功能,可以用于实现基于图像的语义识别和图像分类任务。
  2. 腾讯云人脸识别(https://cloud.tencent.com/product/face):提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能,可以用于实现基于人脸的图像搜索和图像分类任务。
  3. 腾讯云智能图像处理(https://cloud.tencent.com/product/tiia):提供了图像鉴黄、图像清晰度评估、图像内容审核等功能,可以用于实现图像内容的自动审核和分类。

通过结合腾讯云的图像处理和人工智能产品,我们可以实现基于WordNet3.0同义词集的ImageNet索引的各种应用场景,从而提升图像处理和语义理解的效果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

媲美 ImageNet 动作识别数据,你知道哪些?

我们知道,在引入ImageNet数据后,深度学习算法在图像分类方面做得相当出色。但是,我们是否能在视频分类或动作识别任务能取得相同进步 ? 实际上,有许多行为将动作识别变成一项更具挑战性任务。...这包括巨大计算成本、捕获长上下文,当然还有对良好数据需求。 一个好动作识别问题数据应具有与 ImageNet 相媲美的帧数和动作类型多样性,以便将经过训练体系结构概括为许多不同任务。...这是一个 Kinetics 数据 - 为推进人类动作识别模型而创建 YouTube URL 大规模高质量数据。...如您所见,此数据显著特征是存在负样本,如下图所示。 ? SLAC 数据负样本 数据包括从 ActivityNet 数据获取 200 个动作类。...VLOG数据实例 VLOG数据与以前数据在收集方式上有所不同。数据传统方法从列一个列表开始,然后搜索带有相应标签视频。

1.8K20

ImageNet验证6%标签都是错!基于这些数据论文尴尬了!

其中,最有名 ImageNet 数据验证集中至少存在 2916 个错误,错误率为 6%;QuickDraw 数据集中至少存在 500 万个错误,错误率为 10%。...Caltech-256 Caltech-256 数据是一种包含图像和类别的数据,其中图像是从图像搜索引擎中抓取,人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable,从数据集中过滤掉遮挡过度...ImageNet ImageNet 数据是机器学习研究中最常用数据之一。该数据通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词(synset)中单词来抓取图像。...这些图像由 Amazon Mechanical Turk 工作人员标记,他们要检查这些图像是否包含特定同义词集中对象,过滤掉对象混乱、遮挡过度图像,并确保数据图像多样性。...如果测试错误太多,大模型未必好用 在估计了各个测试错误率之后,研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试标签错误对基准稳定性造成影响。

1.1K20

用Keras+TensorFlow,实现ImageNet数据日常对象识别

王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里,有3个最受欢迎且影响非常大学术竞赛:ImageNet ILSVRC(大规模视觉识别挑战赛...博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章,教你用Keras和TensorFlow,实现对ImageNet数据集中日常物体识别。...以下是这个数据包含部分类别: 狗 熊 椅子 汽车 键盘 箱子 婴儿床 旗杆 iPod播放器 轮船 面包车 项链 降落伞 枕头 桌子 钱包 球拍 步枪 校车 萨克斯管 足球 袜子 舞台 火炉 火把 吸尘器...首先,要加载keras.preprocessing和keras.applications.resnet50模块,并使用在ImageNet ILSVRC比赛中已经训练好权重。...decode_predictions:采用与model.predict函数相同编码标签,并从ImageNet ILSVRC返回可读标签。

1.9K80

近几年,关于基于Imagenet数据图像分类模型总结

「@Author:Runsen」 在过去几年里,许多深度学习模型涌现出来,例如层类型、超参数等。在本系列中,我将回顾几个最显着 deeplearn 图像分类模型。...2019) EfficientNet 2019 and EfficientNet v2 2021 AlexNet (2012 ) 2012 年,AlexNet 由 Alex Krizhevsky 为 ImageNet...与 AlexNet 相比,VGG 主要改进包括使用大内核大小过滤器(第一和第二卷积层中大小分别为 11 和 5)和多个(3×3)内核大小过滤器。...中间网络结构在特征图通道数相同 Fire 模块之间引入了残差网络中跳跃连接,而最右边网络结构在中间结构基础上,针对特征图通道数不一样情况,通过一个 1×1 卷积来调整通道数一致后再相加。...对比下,ResNet50和ResNeXt-50网络结构图如下: MobileNetv3 (2019) 在ImageNet分类任务上,相对于MobileNetV2, MobileNetV3-small

1.4K30

ImageNet验证6%标签都是错,MIT:十大常用数据没那么靠谱

机器之心报道 编辑:张倩、小舟 把老虎标成猴子,把青蛙标成猫,把码头标成纸巾……MIT、Amazon 一项研究表明,ImageNet 等十个主流机器学习数据测试平均错误率高达 3.4%。...Caltech-256 Caltech-256 数据是一种包含图像和类别的数据,其中图像是从图像搜索引擎中抓取,人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable,从数据集中过滤掉遮挡过度...ImageNet ImageNet 数据是机器学习研究中最常用数据之一。该数据通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词(synset)中单词来抓取图像。...这些图像由 Amazon Mechanical Turk 工作人员标记,他们要检查这些图像是否包含特定同义词集中对象,过滤掉对象混乱、遮挡过度图像,并确保数据图像多样性。...如果测试错误太多,大模型未必好用 在估计了各个测试错误率之后,研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试标签错误对基准稳定性造成影响。

62320

ImageNet验证6%标签都是错,MIT:十大常用数据没那么靠谱

把老虎标成猴子,把青蛙标成猫,把码头标成纸巾……MIT、Amazon 一项研究表明,ImageNet 等十个主流机器学习数据测试平均错误率高达 3.4%。 ?...Caltech-256 Caltech-256 数据是一种包含图像和类别的数据,其中图像是从图像搜索引擎中抓取,人工标记时将图像评定为 good、bad 和 not applicable,从数据集中过滤掉遮挡过度...ImageNet ImageNet 数据是机器学习研究中最常用数据之一。该数据通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词(synset)中单词来抓取图像。...这些图像由 Amazon Mechanical Turk 工作人员标记,他们要检查这些图像是否包含特定同义词集中对象,过滤掉对象混乱、遮挡过度图像,并确保数据图像多样性。 ?...如果测试错误太多,大模型未必好用 在估计了各个测试错误率之后,研究者利用 ImageNet 和 CIFAR-10 作为案例研究了测试标签错误对基准稳定性造成影响。

87150

记录级别索引:Apache Hudi 针对大型数据超快索引

Hudi提供了多种索引类型,包括全局变化Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务HBase索引、基于哈希Bucket索引以及通过元数据表实现多模态索引。...索引选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素,其中特定索引可能更适合更简单操作或更好性能。...用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡,因为还没有一种能够以最小操作开销促进写入和读取通用性能索引。...写入索引 作为写入流程一部分,RLI 遵循高级索引流程,与任何其他全局索引类似:对于给定记录,如果索引发现每个记录存在于任何现有文件组中,它就会使用位置信息标记每个记录。...索引过程是对表应用更新关键步骤,因为其效率直接影响写入延迟。在后面的部分中,我们将使用基准测试结果展示记录索引性能。 读取流程 记录级别索引也集成在查询端。

35810

图像预训练模型起源解说和使用示例

它有 155,327 个词,组织在 175,979 个同义词组中,称为同义词组(有些词只有一个同义词组,有些词有几个同义词组)。如果在 WordNet 中将图像附加到单词上不是很好吗?...这就是 ImageNet 起源。ImageNet 将成百上千图像与 WordNet 中同义词相关联。从那时起,ImageNet 在计算机视觉和深度学习进步中发挥了重要作用。...ImageNet大多数同义词是名词(80,000+),总共有超过 100,000 个同义词。因此,ImageNet 是一个组织良好层次结构,可用于监督机器学习任务。...挑战中训练数据是 ImageNet 一个子集:1,000 个同义词(类别)和 120 万张图像。...输出是包含 1,000 个 ImageNet 同义词 1,000 个值列表。 第 6 行:将 1,000 个值转换为概率。

52120

图像预训练模型起源解说和使用示例

它有 155,327 个词,组织在 175,979 个同义词组中,称为同义词组(有些词只有一个同义词组,有些词有几个同义词组)。如果在 WordNet 中将图像附加到单词上不是很好吗?...这就是 ImageNet 起源。ImageNet 将成百上千图像与 WordNet 中同义词相关联。从那时起,ImageNet 在计算机视觉和深度学习进步中发挥了重要作用。...ImageNet大多数同义词是名词(80,000+),总共有超过 100,000 个同义词。因此,ImageNet 是一个组织良好层次结构,可用于监督机器学习任务。...挑战中训练数据是 ImageNet 一个子集:1,000 个同义词(类别)和 120 万张图像。...输出是包含 1,000 个 ImageNet 同义词 1,000 个值列表。 第 6 行:将 1,000 个值转换为概率。

75250

谷歌新发布了一个精确标注动作数据,堪称ImageNet视频版

作者: Chunhui Gu & David Ross 编译:魏子敏,龙牧雪,谭婧 就在昨天,谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet数据-AVA(A Finely Labeled Video...这个崭新数据填补了在复杂场景下,多人执行不同操作标注空白。...尽管这些数据都采用图像分类标签标注结构,给每个视频或视频剪辑动作进行了一定标注。但是,复杂场景下,标注了多人执行不同操作数据在业内依然空白。...这个数据为视频中每个人都打上了多个动作标签。...相比其他动作数据,AVA数据有以下这些特点: 以人为中心进行标注:每个动作标签都基于人物本身,而不是一段视频或者剪辑片段。因此,我们能够为不同动作中各类人加上不同标签,这一点非常常见。

1.1K40

Data Structurestackheapheap实现索引堆tree并查图 Graph

extractMax 出堆只能是出最大元素,也就是索引为1元素,出堆之后哪个元素作为最大元素也是需要交换,这个时候就需要shifdown了。...heapify之后如果想要改变某一个进程优先级就有点难了,当然也可以开辟一个空间存储ID,但是麻烦了点。 所以比较好方法就是每一个节点分配一个索引,用索引来建堆。 ?...建堆时候不使用原值,而是用一个索引。交换也就是交换索引了。 ? 首先交换复杂度不高,想改变某个值重新建堆也很方便。 ---- tree 二叉搜索树 二叉搜索树首先要讲到二分查找法。...并查构成和作用 并查要支持主要就是两个操作: union(p,q)连接两个节点pq find(p)查找p是哪个组 isConnected(p,q)两个节点是否连接在一起。...这种方式实现并查查找方式很快,但是union方法就会很慢。union是 ? 。

63830

检测9000类物体YOLO9000 更好 更快 更强

如,“狗”是“犬科动物”类和“家畜”类,两者为WordNet中同义词。为简化问题,不用完整图结构,仅用Imagenet概念来搭建分层树。...为搭建分层树,检查Imagenet视觉名词,从WordNet图至根节点(“物体”)寻找这些名词路径。图中很多同义词仅有1条路径,所以,先将这些名词加入树。...用WordTree分类时,给定同义词,预测每个节点条件概率来获得该词集中每个难判名概率。如,“小猎狗(terrier)”节点上预测: ?...为计算条件概率,模型预测1369值1个向量,计算所有相同概念下难判名同义词softmax,见图5。 ?...作者实验目的是:验证合并了COCO检测数据Imagenet分类数据后,模型在Imagenet检测数据效果。

1.7K40

学界 | 超越ImageNet:谷歌内建300M图像数据揭露精度与数据线性增长关系

但计算机视觉最主要数据还是仅拥有 1M 图片 ImageNet,因此谷歌希望利用 300M 大数据进一步检验模型能力和提升空间。...当然,一个显而易见却往往被忽略事情是我们从何处获取相当于 ImageNet 300 倍大小数据。在谷歌,我们一直致力于自动构建此类数据以改善计算机视觉算法。...我们需要重点强调模型训练机制,我们使用学习计划和参数都是基于我们在 ImageNet 1M 图像中使用卷积网络训练理解。...图 3:在 JFT-300M 数据训练过程,其中蓝线代表随机初始化,黄线代表 ImageNet 初始化,x 轴代表迭代步数,y 轴代表在 FastEval14k 计算 mAP@100 度量标准。...表 1:在 ImageNet「val」 Top-1 和 top-5 分类精度。 ? 表 2:在 COCO test-dev 中目标检测性能和基线法性能比较。 ?

1.5K90

动漫界ImageNet来了!人脸数据AnimeCeleb,240万张图片生成「萌萌哒」动漫脸

AnimeCeleb内含240万张图片,全部依赖于3D模型渲染,堪称动漫人脸数据ImageNet。 想看看全球首富马斯克变成二次元样子吗? 当当当当!...而由于缺乏动漫风的人脸数据,动漫人脸生成领域工作目前还不够深入。...大规模动漫人脸数据 韩国科学技术院最近一项研究提出了一个大规模动漫人脸数据AnimeCeleb,以促进动漫人脸领域研究。...与公开现有动漫人脸数据相比,AnimeCeleb内含240万张图片,全部依赖于3D模型渲染来构建动漫人脸数据。 这确保了大规模数据包含详细注释以及具有相同身份多姿态图像。...此外,考虑到不同绘画方式,动漫还包含多种风格。 这简直就是动漫人脸数据ImageNet呀! 如何制作? 那这样庞大动漫人脸数据是如何制作出来呢? 第一步,数据收集(A.1)。

2K40

Elasticsearch 8.10 同义词管理新篇章:引入同义词 API

1、同义词在搜索引擎领域用途 同义词在搜索引擎领域用途可概括如下: 增强搜索准确性——当用户输入一个关键词时,可能与他们实际意图相关文档使用了一个不同关键词或短语。...6、Elasticsearch 同义词 API 实操指南 6.1 创建同义词 你可以用以下API请求创建一个新同义词: PUT _synonyms/my-synonyms-set { "synonyms_set...一旦创建,你同义词可以用作同义词同义词集合(set)过滤器一部分。..."synonyms": "huawei, yylx, yyds" } ] } ## 创建索引,自定义分词指定同义词 PUT synonym_set_test_v1 { "settings...所以,你可以选择将包含同义词分析器指定为搜索时分析器,也可以指定为索引时分析器。但记住,选择哪种方式主要取决于你业务需求和对数据灵活性考虑。

52540

YOLO9000好棒好快好强壮 阅读笔记

由于目标检测数据标定比物体识别的数据标定要昂贵多,因此想要获得想ImageNet这种级别的目标检测数据是几乎不可能完成任务。如何训练出能识别出许多种物体目标检测模型就显得极为诱人。...但是分类模型中不需要考虑所有的同义词,因此作者在这里从WordNet结构中提取出包含ImageNet类别的多层级WordTree结构。...3)Joint classification and detection 在使用WordTree混合了COCO与ImageNet数据后,混合数据对应WordTree包含9418类。...由于ImageNet数据跟COCO比太大了,产生了样本倾斜问题,因此作者将COCO过采样,使得COCO与ImageNet比例为1: 4。...COCO COCO数据是微软团队获取一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据,其官方说明网址:http://mscoco.org/ 3.ImageNet

1.8K100

引用量比肩ImageNet数据被下线!给黑人标N*gger,比基尼姑娘标记妓女,MIT道歉

如今,研究员一般会将Tiny Images数据与更知名ImageNet数据一起使用,作为计算机视觉算法训练基准,不过,与大名鼎鼎ImageNet不同,到目前为止,还没有人对Tiny Images...“然后这些系统就会自动从当时互联网搜索引擎上下载相应名词图片,并使用当时可用过滤器来收集8000万张图片。”...“Miller对单词之间关系非常着迷,”Prabhu告诉我们。“这个数据库基本上绘制了单词之间是如何关联。”这也是ImageNet灵感来源。...但当你开始把图片和这些词联系起来时,你是在把一个真实的人照片和那些有害词语联系起来,这些词语会使人们成见根深蒂固。” ImageNet也有同样问题,因为它也是使用WordNet进行注释。...一项名为“ImageNet Roulette”实验允许人们将照片提交给由ImageNet训练出来神经网络,该神经网络将使用数据集中标签来描述这些图片。

67310

ImageNettop-1终于上了90%,网友质疑:用额外数据还不公开,让人怎么信服?

这一成果刷新了 Quoc Le 对于 ImageNet 看法。...最终,他们得到学生模型在 ImageNet ILSVRC 2012 验证上实现了 90.2% top-1 准确率,比之前 SOTA 方法提升了 1.6 个百分点(此前 ImageNet 上 top...这个学生模型还可以泛化至 ImageNet-ReaL 测试,如下表 1 所示。 ?...不过,这篇论文也受到了一些质疑,比如使用数据 JFT-300M 是未开源数据(不知道该数据集中有没有和 ImageNet 测试相似的图片),导致外部人士很难判断其真正含金量。...最后,他们使用完整 ImageNet 数据在标准 ResNet-50 架构上进行了实验,结果如下表3所示: ? 大规模实验 这部分展示了大规模实验(大模型、大数据结果。

76610

从YOLOv1到YOLOv3,目标检测进化之路

Datasets combination with wordtree 用 WordTree 把数据集合中类别映射到分层树中同义词上,例如上图 Figure 6,WordTree 混合 ImageNet...所以训练时候使用 WordTree 混合了 COCO 检测数据ImageNet Top9000 类,混合后数据对应 WordTree 有 9418 个类。...另一方面,由于 ImageNet 数据太大了,作者为了平衡一下两个数据之间数据量,通过过采样(oversampling) COCO 数据集中数据,使 COCO 数据ImageNet 数据之间数据量比例达到...使用联合训练法,YOLO9000 使用 COCO 检测数据学习检测图片中物体位置,使用 ImageNet 分类数据学习如何对大量类别中进行分类。...使用 WordTree 来混合来自不同资源训练数据,并使用联合优化技术同时在 ImageNet 和 COCO 数据上进行训练,YOLO9000 进一步缩小了监测数据与识别数据之间大小代沟。

1.2K30

图神经网络ImageNet?斯坦福大学等开源百万量级OGB基准测试数据

在满是「MNIST」这样小数据里,图神经网络也需要「ImageNet」这样大基准?...许多论文采用方法往往是针对较小、缺乏节点和边特征数据上进行。因此,在这些数据上取得模型性能很难说是最好,也不一定可靠,这对进一步发展造成阻碍。...目前该基准测试所包含数据。 从数据类型来看,涵盖了现有的几大需要图表示学习领域:生物学/分子化学、自然语言处理,以及商品推荐系统网络等。此外,这些图数据量也非常大。...相比节点数据来说,连接预测数据更多一些,类型也更为多样。...例如对于分子图数据,分割方法可以是分子支架(scaffold),具体而言,我们可以通过分子子结构做聚类,然后将常用集群作为训练,将其它非常见集群作为验证与测试

65520
领券