論文の概要: PatentNet: A Large-Scale Incomplete Multiview, Multimodal, Multilabel
Industrial Goods Image Database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12139v1
- Date: Wed, 23 Jun 2021 03:22:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-24 23:40:41.013789
- Title: PatentNet: A Large-Scale Incomplete Multiview, Multimodal, Multilabel
Industrial Goods Image Database
- Title（参考訳）: patentnet: 大規模不完全なマルチビュー、マルチモーダル、マルチラベル産業製品画像データベース
- Authors: Fangyuan Lei, Da Huang, Jianjian Jiang, Ruijun Ma, Senhong Wang,
Jiangzhong Cao, Yusen Lin and Qingyun Dai
- Abstract要約: 本稿では,産業財画像と対応するテキストの多種多様で正確かつ詳細なアノテーションを備えた産業財データセットであるPatentNetを紹介する。
プロが手動でチェックした600万枚以上の画像とそれに対応する工業品のテキストの中で、PhilipsNetは初めて進行中の産業財画像データベースである。
画像分類,画像検索,不完全なマルチビュークラスタリングに関する広範な実験を通じて,我々の特許ネットはより多様性があり,複雑で,困難であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0489474019962155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In deep learning area, large-scale image datasets bring a breakthrough in the
success of object recognition and retrieval. Nowadays, as the embodiment of
innovation, the diversity of the industrial goods is significantly larger, in
which the incomplete multiview, multimodal and multilabel are different from
the traditional dataset. In this paper, we introduce an industrial goods
dataset, namely PatentNet, with numerous highly diverse, accurate and detailed
annotations of industrial goods images, and corresponding texts. In PatentNet,
the images and texts are sourced from design patent. Within over 6M images and
corresponding texts of industrial goods labeled manually checked by
professionals, PatentNet is the first ongoing industrial goods image database
whose varieties are wider than industrial goods datasets used previously for
benchmarking. PatentNet organizes millions of images into 32 classes and 219
subclasses based on the Locarno Classification Agreement. Through extensive
experiments on image classification, image retrieval and incomplete multiview
clustering, we demonstrate that our PatentNet is much more diverse, complex,
and challenging, enjoying higher potentials than existing industrial image
datasets. Furthermore, the characteristics of incomplete multiview, multimodal
and multilabel in PatentNet are able to offer unparalleled opportunities in the
artificial intelligence community and beyond.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング領域では、大規模な画像データセットがオブジェクト認識と検索の成功にブレークスルーをもたらす。
今日では、イノベーションの具体例として、産業品の多様性が著しく大きくなり、不完全なマルチビュー、マルチモーダル、マルチラベルが従来のデータセットとは異なる。
本稿では,産業製品画像および対応するテキストの多種多様な,正確かつ詳細なアノテーションを備えた産業製品データセットであるPatentNetを紹介する。
patentnetでは、画像とテキストは設計特許から引用される。
6m以上の画像と、専門家が手動でチェックした工業製品の対応するテキストの中で、パテントネットは、以前ベンチマークに使用されていた工業製品データセットよりも多種多様な産業製品画像データベースである。
patentnetは、ロカルノ分類協定に基づいて、何百万もの画像を32のクラスと219のサブクラスに分類する。
画像分類,画像検索,不完全なマルチビュークラスタリングに関する広範な実験を通じて,我々の特許ネットワークは,既存の産業画像データセットよりもはるかに多様性があり,複雑で,困難であり,高いポテンシャルを享受できることを実証した。
さらに、パテントネットにおける不完全なマルチビュー、マルチモーダル、マルチラベルの特徴は、人工知能コミュニティなどにおいて、別個の機会を提供することができる。
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