腾讯开源业内最大多标签图像数据集，附ResNet-101模型

允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

开源地址来了。

上个月，腾讯AI实验室宣布开源多标签图像数据集ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101.

现在，Github地址传送如下：

https://github.com/Tencent/tencent-ml-images

开源内容包含3方面：

• ML-Images数据集的全部图像URLs,以及相应的类别标注。出于原始图像版权的考虑，此次开源将不直接提供原始图像，用户可利用我们提供的下载代码和URLs自行下载图像。
• ML-Images数据集的详细介绍，包括图像来源，图像数量，类别数量，类别的语义标签体系，标注方法，以及图像的标注数量等统计量。
• 完整的代码和模型。我们提供的代码涵盖从图像下载，图像预处理，基于ML-Images的预训练，基于ImageNet的迁移学习，到基于训练所得模型的图像特征提取的完整流程。
• 该项目提供了基于小数据集的训练示例，以方便用户快速体验我们的训练流程。
• 该项目还提供了非常高精度的ResNet-101模型(在单标签基准数据集ImageNet的验证集上的top-1精度为80.73%)。用户可根据自身需求，随意选用该项目的代码或模型。

最后，关于腾讯本次开源详情解读，可移步前情报道：腾讯开源业内最大多标签图像数据集，附ResNet-101模型

另外值得一提的是，这已是腾讯开源的第58个项目（https://github.com/Tencent），特别是在加大投入AI等基础技术研究后，鹅厂的回馈和福利也在增多。

— 完 —

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