tencent-ml-images

收录理由

图像分类项目常常卡在数据准备这一步，而这里直接给出了一个少见的、真正达到规模的多标签公开数据集：约1760万条图像URL，标注覆盖最多11166个类别，数据来自ImageNet和Open Images。除了数据本身，项目还附带一个在ML-Images上预训练好的ResNet-101模型，微调后在ImageNet上能取得约80.7%的top-1准确率，对于不想从零开始训练的团队来说，是个实用的迁移学习起点。做分类器或视觉特征提取的研究者和工程师，可以拿到一套完整的流程：下载图片的脚本、生成TFRecord文件、预训练和微调步骤，以及从已发布检查点中抽取特征的方法。需要提醒的是，代码面向Python 2和TensorFlow 1.x编写，在现代化环境里跑之前，得先花点功夫移植脚本。