发布Google-Landmarks: 世界最大的人造和自然地标识别数据集

文 / Google Research 软件工程师 André Araujo 和 Tobias Weyand 图像分类技术在过去几年取得了显著进步，例如在 Imagenet 分类挑战赛中，错误率每年都在大幅下降。为了继续推进计算机视觉的发展，许多研究员现在将更多精力放在精细和实例级识别问题上 - 许多人都在设计能够识别埃菲尔铁塔、富士山或波斯猫的机器学习算法，而不是识别建筑物、山峰和猫等一般实体。

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