本論文では、VisionKGというフレームワークを提案している。VisionKGは、知識グラフを使って、さまざまな視覚データセットを統合し、管理することで、コンピュータービジョンのアルゴリズムとシステムの開発を支援する。
VisionKGの主な特徴は以下の通りである:
統一的なアクセスと分類体系: VisionKGは、さまざまな視覚データセットの統一的なアクセスと分類体系を提供する。データセット間の不整合を最小限に抑えることで、ロバストな視覚認識システムの構築を支援する。
知識グラフベースのデータ管理: VisionKGは、知識グラフを使ってデータを管理する。これにより、画像やアノテーションの意味的な関係を表現し、高度な検索と探索を可能にする。
SPARQL クエリによる自動化: VisionKGは、SPARQL クエリを使って、訓練データの自動合成や、訓練・テストパイプラインの自動化を実現する。これにより、MLOpsの効率化を図る。
多様なデータソースの統合: VisionKGは、30以上の主要な視覚データセットを統合しており、519 million RDFトリプルを含んでいる。これにより、ロバストな視覚認識システムの構築を支援する。
以上のように、VisionKGは、視覚データセットの統合管理を通じて、コンピュータービジョンの研究開発を大幅に加速させる可能性を秘めている。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Principais Insights Extraídos De
by Jicheng Yuan... às arxiv.org 03-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2309.13610.pdfPerguntas Mais Profundas