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1、ML-Images数据集的全部图像URLs,以及相应的類别标注出于原始图像版权的考虑，此次开源将不直接提供原始图像用户可利用我们提供的下载代码和URLs自行下载图像。

2、ML-Images数据集的详細介绍包括图像来源，图像数量类别数量，类别的语义标签体系标注方法，以及图像的标注数量等统计量

3、完整的代码和模型。峩们提供的代码涵盖从图像下载图像预处理，基于ML-Images的预训练基于ImageNet的迁移学习，到基于训练所得模型的图像特征提取的完整流程该项目提供了基于小数据集的训练示例，以方便用户快速体验我们的训练流程该项目还提供了非常高精度的ResNet-101模型(在单标签基准数据集ImageNet的验证集上的top-1精度为80.73%)。用户可根据自身需求随意选用该项目的代码或模型。

该项目的开源是腾讯AI Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次釋放，为人工智能领域的科研人员和工程师提供了充足的高质量训练数据及简单易用、性能强大的深度学习模型，为包括图像、视频等茬内的视觉任务提供强大支撑并助力图像分类、物体检测、物体跟踪、语义分割等技术水平的提升，促进人工智能行业共同发展