CVPR2021获奖论文：ImageNet标签重标记，从全局到局部，代码与论文分享？
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本文共计213个文字，预计阅读时间需要1分钟。
计算机视觉研究院 + 研究方向：作者Edison_G + ImageNet是最受欢迎的图像分类基准，但也具有显著标注偏差。最近的研究表明，许多基本样本包含多个类别，力求减少。
“
计算机视觉研究院
”
计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
ImageNet可以说是最受欢迎的图像分类基准，但它也是一个具有显著噪声的标签。最近的研究表明，许多样本包含多个类，尽管被假定为单个标签基准。因此，他们建议将ImageNet评估变成一个多标签任务，每个图像都有详尽的多标签注释。然而，他们还没有固定训练集，大概是因为强大的注释成本。
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计算机视觉研究院 + 研究方向：作者Edison_G + ImageNet是最受欢迎的图像分类基准，但也具有显著标注偏差。最近的研究表明，许多基本样本包含多个类别，力求减少。
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计算机视觉研究院
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作者：Edison_G
ImageNet可以说是最受欢迎的图像分类基准，但它也是一个具有显著噪声的标签。最近的研究表明，许多样本包含多个类，尽管被假定为单个标签基准。因此，他们建议将ImageNet评估变成一个多标签任务，每个图像都有详尽的多标签注释。然而，他们还没有固定训练集，大概是因为强大的注释成本。
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