Abstract-Med tillkomsten av Internet, är miljarder bilder nu fritt tillgängliga på nätet och utgör en tät provtagning av den visuella världen. Med hjälp av en mängd icke-parametriska metoder utforskar vi denna värld med hjälp av en stor datamängd på 79,302,017 bilder som samlats in från webben. Motiverad av psykofysiska resultat som visar den anmärkningsvärda toleransen i det mänskliga visuella systemet mot försämringar i bildupplösning, bilderna i datamängden lagras som 32 Â 32 färgbilder. Varje bild är löst märkt med en av de 75.062 nonabstrakt substantiv på engelska, som listas i Wordnet lexical databas. Därför ger bilddatabasen omfattande täckning av alla objektkategorier och scener. Den semantiska informationen från Wordnet kan användas tillsammans med närmaste granne metoder för att utföra objektklassificering över en rad semantiska nivåer, minimera effekterna av märkning buller. För vissa klasser som är särskilt vanliga i datamängden, såsom människor, kan vi visa en igenkänningsprestanda jämförbar med klassspecifika Viola-Jones stildetektorer.
Motiverad av psykofysiska resultat som visar den anmärkningsvärda toleransen i det mänskliga visuella systemet mot försämringar i bildupplösning, utvärderades denna egenskap i REF.
80 Million Tiny Images: A Large Data Set for Nonparametric Object and Scene Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}