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ImageNet是根据WordNet层次结构组织的图像数据集。WordNet中的每个有意义的概念,可能由多个单词或词组描述,称为“同义词集”或“synset”。WordNet中有超过100000个语法集,其中大部分是名词(80000+)。在ImageNet中,我们的目标是平均提供1000张图像来说明每个synset。每个概念的图像都经过质量控制和人工注释。在它的完成中,我们希望ImageNet能够为WordNet层次结构中的大多数概念提供数以千万计的干净排序的图像。


zbMATH中的参考文献(参考文献133篇文章)

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  1. 克里斯托弗P。布里奇,克里斯·戈尔曼,史蒂芬·皮尔,肖恩·W。多伊尔,乔申克。伦纳兹,贾亚什里·卡帕蒂·克莱默,大卫·A。克鲁尼,安德烈。费多罗夫,马库斯D。Herrmann:Highdicom:Python库,用于病理学和放射学中图像注释和机器学习模型输出的标准化编码(2021)阿尔十四
  2. 哈格海特,伊桑;Juanes,Ruben:SciANN:keras/tensorflow包装器,用于使用人工神经网络进行科学计算和物理信息深度学习(2021)
  3. 陆海平、刘先元、罗伯特·特纳、白培珍、雷沃·库特、周硕、穆斯塔法·查斯迈、劳伦斯·肖布斯:PyKale:从Python的多个来源进行知识感知机器学习(2021)阿尔十四
  4. 郝杰;朱威廉:建筑自我注意机制:神经结构搜索的非线性优化(2021)
  5. 华,米歇尔;高明奇;钟子春:用于视频动作识别的扩张轮廓卷积网络(2021)
  6. 关永公园,Hyuseok Oh,Youngki Lee:VECA:用于构建虚拟环境以培训和测试类人代理的工具包(2021)阿尔十四
  7. 李志汉;范玉伟;Ying,Lexing:多级微调:在有限的训练数据预算下,缩小解映射近似的泛化差距(2021)
  8. 王庆忠,张鹏飞,熊浩义,赵健:人脸进化:高性能人脸识别库(2021)阿尔十四
  9. Sven Kreiss,Lorenzo Bertoni,Alexandre Alahi:OpenPifPaf:语义关键点检测和时空关联的复合域(2021)阿尔十四
  10. Tuyls,卡尔;Omidshafiei,沙耶根;穆勒,保罗;王哲;康纳,杰罗姆;海恩斯,但以理;格雷厄姆,伊恩;斯皮尔曼,威廉;瓦克特,蒂姆;钢,达菲德;吕克,波琳;艾德里亚,雷克森斯;加拉绍夫,亚历山德拉;桑顿,格雷戈里;伊利,罗慕尔德;斯普雷克曼,巴勃罗;莫尔诺,波尔;曹,克里斯;加内洛,玛尔塔;杜塔,普拉尼特;瓦尔科,米甲;希斯,尼古拉斯;布里德格兰,亚历克斯;Pérolat,朱利安;德维尔德,巴特;埃斯拉米,S。M。阿里;罗兰,马克;杰格尔,安德鲁;穆诺斯,雷米;回来,特雷弗;亚哈迈德,拉齐亚;波顿,西蒙;博格朗格,娜塔莉;布罗希尔,杰克逊;格雷佩尔,托尔;哈萨比斯,德米斯:游戏计划:人工智能能为足球做什么,足球能为人工智能做什么(2021)
  11. 乌里亚克、伊洛娜;Wolter,Marcin:基于卷积神经网络模式识别的压缩和调整大小的医学图像的质量评估(2021)
  12. 沈泽江、张若晨、梅丽莎·戴尔、本杰明·查尔斯·热尔曼·李、雅各布·卡尔森、李伟宁:布局解析器工具包文档图像(2021)阿尔十四
  13. Zöller,马克·安德烈;Huber,Marco F.:自动化机器学习框架的基准和调查(2021年)
  14. 布洛克,约瑟夫;卢卡尼,亚历山德拉;范,凯瑟琳·霍夫曼;林,辛西娅辛雅;Luengo Oroz,Miguel:根据COVID-19绘制人工智能应用前景图(2020年)
  15. 卡尔德,杰夫;适当监督学习法(Jan Lacev,2020)
  16. 卡尔森,冈纳;Gabrielsson,Rickard Brüel:深度学习的拓扑方法(2020)
  17. 陈瑞典;何劲松:燕窝检测视网膜神经两阶段训练法(2020)
  18. 陈瑞芝;李玲:用反向传播分析和加速培养深层snn的瓶颈(2020)
  19. Christoph Heindl,Lukas Brunner,Sebastian Zambal,Josef Scharinger:blendorch:A Real-Time,Adaptive Domain随机化库(2020)阿尔十四
  20. 达里亚纳瓦德,萨玛;Porr,Bernd:闭环深度学习:用反向传播生成正向模型(2020)

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