Google 使用 3 亿张图片大幅度改进图像识别算法

阅读数:2257 2017 年 8 月 3 日

话题:Google大数据AI

Google 和 CMU 的研究员使用 3 亿张图片,在图像识别算法的几个指标上取得了长足改进,而往常的训练一般只使用一百万张图片。

很多开发者在训练物体检测算法时会使用包含一百万张图片的ImageNet 数据集。这个数据集从 2011 年起就没有新图片加入了。然而,在该数据集上训练的神经网络中的参数数量与日俱增,训练模型的 GPU 算力也在增加。卡内基梅隆大学(CMU)中 Google 的研究人员和科学家提出:如果增加训练数据量会如何?

于是,Google 建立了一个内部数据集,含有 3 亿张图片,标记为 18291 个类别。图片标注的来源包括原始网络信号,网页之间的联系,以及用户的反馈。因为不是由人标注的,所以含有 20% 的噪音。

结论是:增大数据量果然有益。虽然图片标记含有噪音,算法的准确率还是提高了 3 个百分点。很明显,数据量的增加克服了标记的噪音。研究人员发现算法的表现和数据量呈对数关系上升,如图所示。论文作者认为,现有的模型是基于一百万张图片建立的:如果对模型进行调整,准确率还有上升空间。

研究人员在微软的COCO 对象检测基准测试上进行了测试,结果喜人:平均正确率 (AP) 从 34.3 上升到 37.4。Google 和 CMU 在 ICCV 会议上发布了算法和评测,并发布了论文《重新审视深度学习时代数据的非理性效果》,可在 arxiv 自由获取。

查看英文原文Researchers Improve State of the Art in Image Recognition Using Data Set With 300 Million Images


感谢冬雨对本文的审校。

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