TencentML-Images 由多标签图像数据集ML-Images与业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。
ML-Images:最大的开源多标签图像数据库，包括17,609,752个训练集和88,739个验证图像URL，最多可标注 11,166个类别。
Resnet-101model:在ML-Images上进行了预训练，并通过迁移学习在ImageNet上实现了top-1精度80.73%。
该项目的主要内容包括：
ML-Images数据集的全部图像URL，以及相应的类别标注。出于原始图像版权的考虑，此次开源将不直接提供原始图像，用户可利用我们提供的下载代码和URL自行下载图像。
ML-Images数据集的详细介绍，包括图像来源、图像数量、类别数量、类别的语义标签体系，标注方法，以及图像的标注数量等统计量。
完整的代码和模型。提供的代码涵盖从图像下载，图像预处理，基于ML-Images的预训练，基于ImageNet的迁移学习，到基于训练所得模型的图像特征提取的完整流程。该项目提供了基于小数据集的训练示例，以方便用户快速体验我们的训练流程。该项目还提供了非常高精度的ResNet-101模型(在单标签基准数据集ImageNet的验证集上的top-1精度为80.73%)。用户可根据自身需求，随意选用该项目的代码或模型。
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