Google地标数据集

您是否曾经浏览过您的度假照片并问自己：我在中国造访的这座寺庙叫什么名字？谁创造了我在法国看到的这座纪念碑？地标识别可以帮助您！这项技术可以直接从图像像素预测地标标签，以帮助人们更好地理解和组织照片集。如今，地标识别研究的一大障碍是缺少大型的带注释的数据集。这促使我们发布了Google-Landmarks（迄今为止最大的全球数据集），以促进这一问题的发展。

数据集分为两组图像，以评估两个不同的计算机视觉任务：识别和检索。数据最初在[1]中进行了描述，并作为Google Landmark Recognition Challenge和Google Landmark Retrieval Challenge的一部分发布。 此外，为了刺激这一领域的研究，我们开放了深度局部特征（DELF），这是一个我们认为特别适合此类任务的细心局部特征描述符。通过此链接可以在github上找到DELF的代码。

更新：我们现在还提供了Google Landmark Boxes数据集，其中包含86,000个边界框。

如果您在研究中使用Google Landmarks数据集，请考虑引用：

H. Noh, A. Araujo, J. Sim, T. Weyand, B. Han, "Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features", Proc. ICCV'17

如果您在研究中使用Google Landmark Boxes数据集，请考虑引用：

M. Teichmann*, A. Araujo*, M. Zhu and J. Sim, “Detect-to-Retrieve: Efficient Regional Aggregation for Image Search”, Proc. CVPR'19

许可协议

此数据集中列出的图像可在网络上公开获得，并且可能具有不同的许可证。Google不拥有其版权。

如需已下载图片的数据集(8GB)：

https://drive.google.com/drive/folders/1_cQXGzqzbF5eL_UmITdZqlEAM7_rgI4c