क्या ImageNet में एक व्यक्ति वर्ग है? क्या मनुष्य से संबंधित कोई वर्ग हैं?

Question

यदि मैं इंटरनेट पर Imagenet वर्गों के लिए कई स्रोतों में से एक को देखता हूं तो मुझे मानव से संबंधित एक भी वर्ग नहीं मिल सकता है (और नहीं, कटनी करने वाला कोई ऐसा व्यक्ति नहीं है जो फसल काटता है, लेकिन यह वही है जिसे मैं डैडी लॉन्गलेग के रूप में जानता था, एक तरह का मकड़ी :-)। वो कैसे संभव है? मैं कम से कम एक उम्मीद पर होता personवर्ग भी कुछ अधिक विशिष्ट जैसे, और man, woman, toddler, आदि तरह कुछ भी नहीं। क्यों? क्या फी-फी ली और उनकी टीम ने डेटाबेस में लोगों के चित्र न रखने के लिए एक सचेत विकल्प बनाया है? क्या मैं गलत फाइल देख रहा हूं? प्रश्न के लिए, हम ImageNet2014 के बाद के संस्करणों पर विचार कर सकते हैं ।

Answer 1

आप इमेजिनेट में लेबल के लिए यहां भी देख सकते हैं । मुझे लगता है कि आप सही हैं, डेटा-सेट में मानव के लिए कोई लेबल नहीं है, लेकिन नोटिस करने के लिए कुछ है। इमेजनेट में लेबल जैसे काउबॉय या कुछ विशिष्ट टोपियां और मानव से संबंधित अन्य चीजें जैसे शर्ट और टी-शर्ट। आप यहां और यहां भी देख सकते हैं। बाद की कड़ी में योसिंस्की एट अल, ने यह दिखाने की कोशिश की है कि लोकप्रिय एलेक्सनेट ने मानवीय चेहरों को पहचानना सीख लिया है, हालांकि इमेजनेट डेटा-सेट में मानव चेहरे के रूप में कोई लेबल नहीं है। अपने पेपर में, उन्होंने जांच की है कि कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क उन चीजों को सीखने की कोशिश कर सकते हैं जो परतों के बीच वितरित हैं या शायद नहीं हैं और उनके पास प्रशिक्षण डेटा में विशेष लेबल नहीं हो सकता है। एक उदाहरण के रूप में, बिल्लियों और मनुष्यों के चेहरे को संदर्भित किया जा सकता है। इसके अलावा, जैसा कि आप यहां देख सकते हैं कि शायद उद्देश्य बड़े पैमाने पर डेटासेट में सीखने का था , जैसा कि संदर्भ के रूप में पृष्ठ की अंतिम पंक्ति में उद्धृत किया गया है।

Comments

मुझे उत्तर पसंद है, लेकिन मैं आपके अंतिम वाक्य को नहीं समझता। आपको विशेषता सीखने से क्या मतलब है, यह छवि वर्गीकरण से कैसे अलग है (यदि यह अलग है) और यह मेरे प्रश्न से कैसे संबंधित है (क्या personइमेजनेट में कक्षाएं हैं )?

— डेल्टिव

@DeltaIV का मतलब मेरे द्वारा प्रदान किए गए अंतिम लिंक में है, एक संदर्भ है जो उस काम में है, वे इस मुद्दे पर चर्चा करते हैं। मैंने जो कहा, वह सीखने वाले चेहरों की तरह था, जो लेबल नहीं हैं, लेकिन शायद टी-शर्ट को समझने के लिए आवश्यक हैं।

— मीडिया

ठीक है, एनएन ने उन विशेषताओं को सीखा जो चेहरे की तरह दिखती हैं क्योंकि वे लेबल को पहचानने (या समझदार) में मदद करते हैं। हाँ, मैं उम्मीद करता हूँ कि। धन्यवाद

— DeltaIV

@DeltaIV मुझे लगता है कि शायद यही हम सीखने को

— मीडिया

मुझे लगता है कि मानव सीखने की प्रक्रिया के साथ तंत्रिका नेटवर्क के लिए सीखना बहुत कम है। ये बानगी देखिए । फिर से, एक ही विचार कि इन अनुकूलित छवियों को दिखाना चाहिए कि न्यूरल नेटवर्क ने क्या सीखा है, गहराई से त्रुटिपूर्ण है और एक उच्च-आयामी संभावना वितरण की गलतफहमी पर आधारित है। विषय बहुत नाजुक है: मेरा प्रश्न बहुत अधिक प्राथमिक था।

— DeltaIV

Answer 2

मैंने पाया कि कक्षा 7846 (नाम = "n00007846") व्यक्ति के लिए है। वर्ग विवरण तक पहुँचने के लिए, http://image-net.org/download-API पढ़ें । इससे भी बेहतर, निम्न पाठ फ़ाइलों में वह सब कुछ है जो आपको कभी भी इमेजनेट डेटासेट (वर्ग = वर्डनेट आईडी) में कक्षाओं को समझने की आवश्यकता होती है:

• http://image-net.org/archive/words.txt सभी सिंटसेट के लिए वर्डनेट आईडी और शब्दों के बीच के नक्शे

• http://image-net.org/archive/gloss.txt : वर्डनेट आईडी और सभी सिंटसेट के लिए ग्लोस के बीच के नक्शे

n00007846 व्यक्ति, व्यक्ति, किसी, किसी, नश्वर, आत्मा के नक्शे । इसी चमक है: एक इंसान; "एक व्यक्ति को करने के लिए बहुत कुछ था" ।

Comments

क्या आप किसी स्रोत से लिंक कर सकते हैं? जो अन्य उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी होगा।

— एलियास स्ट्राइले

Imagenet मॉडल विभिन्न पृष्ठभूमि के मनुष्यों पर कमजोर पड़ने लगते हैं। मेरे डेटा में रनिंग आउटफिट के लोग हैं और वे ज्यादातर रग्बी बॉल और वॉलीबॉल के रूप में पहचाने जाते हैं।

— लेव्सके

Answer 3

आप इसे देख सकते हैं: http://www.image-net.org/about-stats

व्यक्ति को बड़ी श्रेणियों और उपश्रेणियों के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। इसके अलावा व्यक्तियों के साथ छवियों की कुल संख्या प्रदान की जाती है।