47
правок
Изменения
м
Нет описания правки
[[Файл:MnistExamples.png|мини]]
Датасет MNIST {{---}} большой (порядка 60 000 тренировочных и 10 000 проверочных объектовпомеченных на принадлежность одному из десяти классов {{---}} какая цифра изображена на картинке) набор картинок с рукописными цифрами, часто используемый для тестирования различных алгоритмов распознавания образов. Он содержит черно-белые картинки размера 28x28 пикселей, исходно взятые из набора образков образцов из бюро переписи населения США, к которым были добавлены тестовые образцы, написанные студентами американских университетов.
===Результаты===
===Результаты===
С момента публикации CIFAR-10 вышло много статей, авторы которых пытаются добиться максимальной точности на этом датасете. в В среднем более хорошии результаты показывают различные сверточные нейронные сети с различными вариантами настройки и дополнительной предобработки данных.
На википедии<ref>https://en.wikipedia.org/wiki/CIFAR-10#Research_Papers_Claiming_State-of-the-Art_Results_on_CIFAR-10[https://en.wikipedia.org/wiki/CIFAR-10#Research_Papers_Claiming_State-of-the-Art_Results_on_CIFAR-10]</ref> можно найти таблицу лучших публикаций с процентами ошибки на этом датасете. Так, лучший на сегодняшний момент алгоритм, опубликованный в мае 2018 года, допускает ошибку всего порядка 1.48%.
[[Файл:Imagenet.png|мини]]
База данных Imagenet {{---}} проект по созданию и сопровождению массивной базы данных аннотированных изображений. Аннотация изображений происходит путем краудсорсинга сообществом, путем чего . Из-за этого достигается большое количество размеченных данных.
Особенность датасета {{---}} про каждую картинку известно несколько фактов вида "в этом прямоугольнике есть автомобиль", что в совокупности с индексом по типам объектов, которые есть на изображениях, позволяет обучить алгоритм для распознавания объектов какой-то конкретной категории. На август 2017 года в ImageNet 14 197 122 изображения, разбитых на 21 841 категорию.
[[Файл:Imagenet-contest.png|мини]]
Вместе с публикацией набора данных стартовал конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC<ref>http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/[http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/]</ref>). В его рамках участникам предлагается достигнуть наибольшей точности при классификации набора изображений. Организаторы использовали около тысячи различных категорий объектов, которые нужно классифицировать. На примере этого конкурса хорошо видно, как в 2010-е годы люди научились заметно лучше распознавать образы на изображениях, уже в 2017 году большинство участвующих команд преодолели порог в 95% правильных ответов. Эта задача, проблема компьютерного зрения, имеет огромное практическое значение во многих прикладных областях.
Другие классические наборы данных можно посмотреть, например, на википедии<ref>https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research]</ref>.
==Примечания==
