Gibt es eine Personenklasse in ImageNet? Gibt es irgendwelche Klassen, die sich auf Menschen beziehen?

14

Wenn ich mir eine der vielen Quellen für die Imagenet-Klassen im Internet anschaue, kann ich keine einzige Klasse finden, die sich auf Menschen bezieht (und nein, Harvestman ist nicht jemand, der erntet, aber ich wusste, dass es eine Art von Papa-Langbein ist Spinne :-). Wie ist das möglich? Ich hätte zumindest eine erwartete personKlasse und sogar etwas speziellere wie man, woman, toddlerusw. Nichts dergleichen. Warum? Hat sich Fei-Fei Li und ihr Team bewusst dafür entschieden, keine Personenbilder in der Datenbank zu haben? Schaue ich auf die falsche Datei? Der Frage zuliebe können wir die ImageNetVersionen ab 2014 berücksichtigen .

machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 
— DeltaIV
quelle

Antworten:

7

Sie können sich auch hier die Etiketten im Bild ansehen. Ich denke, Sie haben Recht, es gibt keine Bezeichnung für Mensch im Datensatz, aber es gibt etwas zu beachten. Es gibt imagenet Labels wie Cowboy oder bestimmte Hüte und andere verwandte Dinge wie T-Shirts und Shirts für Menschen. Sie können hier und auch hier einen Blick darauf werfen. In letzterem Zusammenhang haben Yosinski et al. Versucht zu zeigen, dass das beliebte AlexNet gelernt hat, menschliche Gesichter zu erkennen, obwohl es im imagenet-Datensatz keine Bezeichnung als menschliches Gesicht gibt. In ihrer Arbeit haben sie untersucht, ob Faltungs-Neuronale Netze versuchen können, Dinge zu lernen, die auf Ebenen verteilt sind oder nicht, und sie haben möglicherweise kein spezielles Label in den Trainingsdaten. Als Beispiel kann das Gesicht von Katzen und Menschen genannt werden. Wie Sie hier sehen können , war das Ziel möglicherweise das Attributlernen in großen Datensätzen , wie in der letzten Zeile der Seite als Referenz angegeben.

— Medien
quelle
Ich mag die Antwort, aber ich verstehe deinen letzten Satz nicht. Was meinen Sie mit Attributlernen, wie unterscheidet es sich (wenn es sich unterscheidet) von der Bildklassifizierung und inwiefern hängt dies mit meiner Frage zusammen (gibt es personKlassen in ImageNet)?
— DeltaIV
@ DeltaIV Ich meinte, in dem letzten Link, den ich bereitgestellt habe, gibt es einen Verweis, der in dieser Arbeit dieses Problem bespricht. Was ich sagte, war wie das Lernen von Gesichtern, die nicht die Etiketten sind, aber benötigt werden, um T-Shirts vielleicht zu verstehen.
— Medien
Okay, die NNs lernen Funktionen, die wie Gesichter aussehen, weil sie das Erkennen (oder Erkennen zwischen) von Bezeichnungen erleichtern. Ja, das habe ich irgendwie erwartet. Vielen Dank
— DeltaIV
@ DeltaIV Ich denke, das ist vielleicht das, was wir als Lernen bezeichnen
— Medien
2
Ich denke, das Lernen für neuronale Netze hat sehr wenig mit dem menschlichen Lernprozess zu tun. Sehen Sie diese Halluzinationen . Andererseits ist dieselbe Idee, dass diese optimierten Bilder zeigen sollten, was Neuronale Netze gelernt haben, zutiefst fehlerhaft und basiert auf einem Missverständnis darüber, was eine hochdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilung ist. Das Thema ist sehr heikel: Meine Frage war viel elementarer.
— DeltaIV
6

Ich fand die Klasse 7846 (Name = "n00007846") ist für Person. Um auf die Klassenbeschreibung zuzugreifen, lesen Sie http://image-net.org/download-API . Darüber hinaus enthalten die folgenden Textdateien alles, was Sie jemals benötigen, um die Klassen im ImageNet-Dataset zu verstehen (class = WordNet ID):

n00007846 ist einer Person, Person, jemandem, jemandem, Sterblichen, Seele zugeordnet . Der entsprechende Glanz ist: ein Mensch; "Es war zu viel für eine Person zu tun" .

— user47506
quelle
Könnten Sie auf eine Quelle verlinken? Das wäre hilfreich für andere Benutzer.
— Elias Strehle
Imagenet-Modelle scheinen bei Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund eine Underperformance zu zeigen. In meinen Daten gibt es Leute in Laufkleidung, die meistens als Rugbybälle und Volleyball identifiziert werden.
— Levesque
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.