雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按，上個(gè)月月底，Google 在官方 Blog 上發(fā)文稱(chēng)將開(kāi)放 Open Images V4 數(shù)據(jù)庫(kù)，并基于這一數(shù)據(jù)集舉辦 ECCV 2018 公開(kāi)圖像挑戰(zhàn)賽（Open Images Challenge 2018）。詳細(xì)信息參見(jiàn)雷鋒網(wǎng)此前報(bào)道：谷歌發(fā)布 Open Images V4數(shù)據(jù)集，190萬(wàn)張圖片開(kāi)啟公開(kāi)圖像挑戰(zhàn)賽

接下來(lái)，雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社將為大家?guī)?lái)關(guān)于該比賽的更多信息。

時(shí)間節(jié)點(diǎn)：

2018.04.30 發(fā)布帶有邊界框注釋的對(duì)象檢測(cè)分賽訓(xùn)練集

2018.05.10 發(fā)布帶有注釋的視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)分賽訓(xùn)練集

2018.05.31 發(fā)布評(píng)估度量規(guī)范

2018.07.01 在 Kaggle 上發(fā)布測(cè)試集（10 萬(wàn)張圖片）

2018.09.01 提交截止日期

比賽分為兩個(gè)賽道：

• 對(duì)象類(lèi)別檢測(cè)：預(yù)測(cè)出所有實(shí)例（500 個(gè)類(lèi)別）的精確邊框

• 視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)：預(yù)測(cè)出物體間的特殊關(guān)系，例如「正在彈吉他的女人」

Google 希望這個(gè)大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集將助力研究出更絕妙的模型——可以做到比目前頂尖模型的效果還要好。此外，數(shù)據(jù)集中包含 500 個(gè)對(duì)象類(lèi)，將能夠更精確地評(píng)估不同檢測(cè)器在哪種情況下工作得最好。另外，這個(gè)數(shù)據(jù)集中包含許多帶有注釋的對(duì)象，我們可以用來(lái)進(jìn)行視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)，這是一個(gè)熱度日益增長(zhǎng)的話(huà)題，社群也在逐漸壯大。

訓(xùn)練集地址如下：https://storage.googleapis.com/openimages/web/challenge_visualizer/index.html

兩個(gè)分賽道的詳細(xì)介紹如下：

對(duì)象類(lèi)別檢測(cè)：

對(duì)象類(lèi)別檢測(cè)分賽覆蓋了 Open Images V4 中帶有邊界框注釋的 600 個(gè)類(lèi)中的 500 類(lèi)。主辦方移除了一些范圍很廣的類(lèi)（例如「衣服」）和一些罕見(jiàn)類(lèi)（例如「裁紙器」）。

評(píng)價(jià)指標(biāo)是 mAP。正圖像級(jí)標(biāo)簽指示圖像中存在特定的對(duì)象類(lèi)，負(fù)圖像級(jí)標(biāo)簽則指示圖像中不存在某些類(lèi)。在評(píng)價(jià)時(shí)排除了其他未被標(biāo)注的類(lèi)。對(duì)于圖像中的每一個(gè)正圖像級(jí)標(biāo)簽，我們已經(jīng)詳盡地注釋了圖像中對(duì)象類(lèi)的每個(gè)實(shí)例。這使我們能夠準(zhǔn)確地測(cè)量召回率。大家可以點(diǎn)擊鏈接看到關(guān)于該數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息。

圖一：對(duì)象類(lèi)別檢測(cè)分賽訓(xùn)練集

視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)：

視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)分賽需要檢測(cè)兩個(gè)對(duì)象的關(guān)系。這包括了人與物體的關(guān)系 (例如:「彈吉他的女人」，「拿著麥克風(fēng)的男人」) 和物體與物體間的關(guān)系 (例如:「桌子上的啤酒」、「車(chē)內(nèi)的狗」。每種關(guān)系連接了不同物體。此外，這一比賽還考慮了物體屬性 (例如:「手提包由皮革制成」，「凳子是木制的」)。

在標(biāo)注中，關(guān)系與對(duì)象形成一個(gè)三詞短句。（例如「桌上的啤酒，beer on table」）。屬性實(shí)際上也與前者類(lèi)似，例如:「桌子是木制的，table is wooden」。標(biāo)注是基于圖像級(jí)標(biāo)簽和 Open Images V4 的邊界框標(biāo)注。我們最初選擇了 467 個(gè)短句，并在 Open Images V4 訓(xùn)練集上進(jìn)行了標(biāo)注。視覺(jué)關(guān)系檢測(cè)分賽的訓(xùn)練集最終由 Open Images V4 標(biāo)注訓(xùn)練集中的 329 個(gè)至少有一個(gè)實(shí)例的短句組成，包含 62 個(gè)不同的對(duì)象類(lèi)。

圖 2：訓(xùn)練集的關(guān)系、類(lèi)和屬性

更多信息，參見(jiàn) https://storage.googleapis.com/openimages/web/challenge.html

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