Abstract-The ökning av multi-million-item dataset initiativ har gjort det möjligt data-hungriga maskininlärning algoritmer för att nå nästan mänsklig semantisk klassificering prestanda vid uppgifter som visuellt objekt och scenigenkänning. Här beskriver vi Platsdatabasen, ett arkiv med 10 miljoner scenfotografier, märkta med scensemantiska kategorier, bestående av en stor och varierad lista över de typer av miljöer som möter i världen. Med hjälp av de toppmoderna Convolutional Neural Networks (CNNs), tillhandahåller vi scenklassificering CNNs (Places-CNNs) som baslinjer, som avsevärt överträffar de tidigare metoderna. Visualisering av de CNN som utbildats på Platser visar att objektdetektorer framträder som en mellanliggande representation av scenklassificering. Med sin höga täckning och stora mångfald av exemplars erbjuder Places Database tillsammans med Places-CNNs en ny resurs för att vägleda framtida framsteg när det gäller problem med scenigenkänning.
I detta avseende beskrev REF de platser datauppsättning inspelningsmiljöer som stött på i världen och testade klassificeringen prestanda för de state-of-the-art ConvNets på denna datauppsättning, slutligen få bättre noggrannhet än tidigare metoder baserade på objekt-centrerade datauppsättningar.
Places: A 10 Million Image Database for 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']}