Tencent ML-Images 由多标签图像数据集 ML-Images 与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 构成。
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ML-Images: 最大的开源多标签图像数据库，包括 17,609,752 个训练集和 88,739 个验证图像 URL，最多可标注 11,166 个类别。
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Resnet-101 model: 在 ML-Images 上进行了预训练，并通过迁移学习在 ImageNet 上实现了 top-1 精度 80.73%。
该项目的主要内容包括：
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ML-Images 数据集的全部图像 URL，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 URL 自行下载图像。
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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。
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完整的代码和模型。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。
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