Мода МНИСТ
Набор данных Fashion MNIST — это большая свободно доступная база данных изображений моды , которая обычно используется для обучения и тестирования различных систем машинного обучения . [1] [2] Fashion-MNIST был задуман как замена исходной базы данных MNIST для сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения, поскольку она имеет тот же размер изображения, формат данных и структуру разделения обучения и тестирования. [3]
Набор данных содержит 70 000 изображений модных товаров размером 28x28 в оттенках серого из 10 категорий из набора данных изображений статей Zalando , по 7 000 изображений в каждой категории. [1] Обучающий набор состоит из 60 000 изображений, а тестовый набор — из 10 000 изображений. Набор данных обычно включается в стандартные библиотеки машинного обучения. [4]
История
[ редактировать ]Набор изображений в базе данных Fashion MNIST был создан в 2017 году для решения более сложной задачи классификации , чем простые цифровые данные MNIST, производительность которых достигла более 99,7%. [1]
Репозиторий GitHub собрал более 4000 звезд и ссылается на более чем 400 репозиториев, 1000 коммитов и 7000 фрагментов кода. [5]
Многочисленные алгоритмы машинного обучения [6] использовали набор данных в качестве эталона, [7] [8] [9] [10] с лучшим алгоритмом [11] достижение точности 96,91% в 2020 году согласно веб-сайту эталонного рейтинга. [12] Набор данных также использовался в качестве эталона в научной статье 2018 года с использованием всего оптического оборудования для классификации изображений со скоростью света. [13] Google, Кембриджский университет, IBM Research, Университет Монреаля и Пекинский университет являются репозиториями наиболее публикуемых учреждений по состоянию на 2021 год. [ нужна ссылка ]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б с Сяо, Хан; Расул, Кашиф; Воллграф, Роланд (15 сентября 2017 г.). «Fashion-MNIST: новый набор изображений для сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения». arXiv : 1708.07747 [ cs.LG ].
- ^ Шенвай, Танушри (07 сентября 2021 г.). «Новое исследование искусственного интеллекта Google обнаруживает аномальные данные с помощью самоконтролируемого обучения» . МаркТехПост . Проверено 7 октября 2021 г.
- ^ «Fashion-MNIST: Обзор года · Технический блог Хань Сяо — нейронный поиск и разработка искусственного интеллекта» . Ханьсяо.io . Проверено 30 января 2022 г.
- ^ «Базовая классификация: Классифицируйте изображения одежды | TensorFlow Core» . ТензорФлоу . Проверено 7 октября 2021 г.
- ^ «Создавайте программное обеспечение лучше вместе» . Гитхаб . Проверено 30 января 2022 г.
- ^ «Статьи с помощью Fashion-МНИСТ (до 18.09)» . Гугл Документы . Проверено 30 января 2022 г.
- ^ Мешкини, Хатере; Платос, Ян; Гассемейн, Хасан (2020). Ковалёв Сергей; Тарасов Валерий; Снасель, Вацлав; Суханов, Андрей (ред.). «Анализ сверточной нейронной сети для классификации модных изображений (Fashion-MNIST)» . Материалы Четвертой международной научной конференции «Интеллектуальные информационные технологии для промышленности» (ИИТИ'19) . Достижения в области интеллектуальных систем и вычислений. 1156 . Чам: Springer International Publishing: 85–95. дои : 10.1007/978-3-030-50097-9_10 . ISBN 978-3-030-50097-9 . S2CID 226778948 .
- ^ Кайед, Мохаммед; Антер, Ахмед; Мохамед, Хадир (февраль 2020 г.). «Классификация одежды из набора данных Fashion MNIST с использованием архитектуры CNN LeNet-5» . Международная конференция по инновационным тенденциям в области связи и вычислительной техники (ITCE) 2020 . стр. 238–243. дои : 10.1109/ITCE48509.2020.9047776 . ISBN 978-1-7281-4801-4 . S2CID 214691687 .
- ^ Бхатнагар, Шобхит; Госал, Дипанвей; Колекар, Махешкумар Х. (декабрь 2017 г.). «Классификация изображений модных товаров с использованием сверточных нейронных сетей» . 2017 Четвертая Международная конференция по обработке информации изображений (ICIIP) . стр. 1–6. дои : 10.1109/ICIIP.2017.8313740 . ISBN 978-1-5090-6733-6 . S2CID 3888338 .
- ^ Кадам, Шивам С.; Адамуте, Амол К.; Патил, Ашвини Б. (2020). «Модель CNN для классификации изображений в наборе данных MNIST и Fashion-MNIST» (PDF) . Журнал научных исследований . 64 (2): 374–384. дои : 10.37398/JSR.2020.640251 . S2CID 226435631 .
- ^ Танвир, Мухаммад Сухайб; Хан, Мухаммад Умар Карим; Кён, Чон Мин (16 июня 2020 г.). «Точная настройка DARTS для классификации изображений». arXiv : 2006.09042 [ cs.CV ].
- ^ «Бумаги с кодом — тест Fashion-MNIST (классификация изображений)» . paperswithcode.com . Проверено 30 января 2022 г.
- ^ Линь, Син; Ривенсон, Яир; Ярдымчи, Незих Т.; Вели, Мухаммед; Ло, Йи; Джаррахи, Мона; Озджан, Айдоган (07 сентября 2018 г.). «Полностью оптическое машинное обучение с использованием дифракционных глубоких нейронных сетей» . Наука . 361 (6406): 1004–1008. arXiv : 1804.08711 . Бибкод : 2018Sci...361.1004L . дои : 10.1126/science.aat8084 . ISSN 0036-8075 . ПМИД 30049787 . S2CID 13753997 .
Внешние ссылки
[ редактировать ]Дифференцируемые вычисления |
|---|
