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2019-05-01 10:34栏目：新闻
Google最近发布了用于训练地标识别模型的新版资料集Landmarks-v2，比之前第一版的资料集更大，含有超过20万个不同地标，500万张以上的图像，资料量是第一版的2倍，除此之外，Google还宣布两项新的Kaggle挑战，分别是Landmark Recognition 2019和Landmark Retrieval 2019，为了加速物体识别的研究，还将物体识别技术Detect-to-Retrieve开源发布。
Google Landmarks是全世界最大的地标识别资料集。在创建Landmarks-v2资料集的过程中，其中一项挑战就是要为地标生成标签，由于标记者不可能为数百万张地标影像标记，Google透过全世界各地的摄影师一同努力，来解决这项问题，每个摄影师都熟悉他们所在地的地标，让这些摄影师为图片标记标签。
而Google新宣布的两项Kaggle挑战，要邀请机器学习的爱好者和研究员参与，Landmark Recognition 2019的目标是要识别出输入图片的地标，Landmark Retrieval 2019挑战则是要找出所有包含该地标的图片，这两项挑战总共祭出5万美元的奖金，获胜的队伍将会受邀至CVPR 2019研讨会发表使用方法。
此外，Google也开源发布物体识别的新技术Detect-to-Retrieve，Google利用物体侦测模型的边界框（bounding boxes），给予含有目标类别物体的影像区域额外的权重，该方法大幅地提升了模型的准确率，Google发布的模型是透过原本的Google-Landmarks资料集中，含有86,000张图片的子资料集来训练。
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