git地址：https://github.com/Tencent/tencent-ml-images/tree/297ee9fb1e4b4b3f72e97e183e4589bd0ee024c1

包括

• ML-Images：最大的开源多标签图像数据集，包括17,609,752 训练和88,739 个验证URL，覆盖了11,166类别
• ResNet-101模型：在ML-Images上训练得到，通过迁移学习在ImageNet上的top1准确率达到了 80.73%

更新

• 提供了清晰的通过URL下载原始图片的说明
• 单标签图像分类的demo：可以用提供的checkpoint来预测任何类型的图

依赖

• Linux
• Python2.7
• Tensorflow >= 1.6.0

数据

下载

• train_urls.txt https://pan.baidu.com/s/1cx6n6CYNqegKVq1O2YVCJg
• val_urls.txt https://pan.baidu.com/s/1BfipStD2PY7MAMRoZa9ecg
  train_url.txt格式如下：

https://c4.staticflickr.com/8/7239/6997334729_e5fb3938b1_o.jpg  3:1  5193:0.9  5851:0.9 9413:1 9416:1
https://c2.staticflickr.com/4/3035/3033882900_a9a4263c55_o.jpg  1053:0.8  1193:0.8  1379:0.8

URL 分类号：置信度
分类号从0开始，具体信息：https://github.com/Tencent/tencent-ml-images/blob/master/data/dictionary_and_semantic_hierarchy.txt

图片来源

图片URL来自ImageNet和Open Images

• Part1：来自整个ImageNet数据库， 10,706,941训练， 50,000验证，覆盖 10,032 个分类
• Part2：来自Open Images 6,902,811训练， 38,739验证，覆盖 1,134个唯一分类（一些其他的分类已经和ImagNet的分类进行了合并）
  最终，ML_Images包括 17,609,752训练， 88,739验证，覆盖 11,166分类

分类的语义层次

根据WordNet建立了 11,166 个分了ide语义层次。整个语义机构包括4个独立的树，根节点分别为thing, matter, object ,physical object and atmospheric phenomenon.从根节点到叶子节点最长语义路径为16， 平均长度为7.47.

标注

由于ML_Image的URL来自Image net 和Open Images， ML-Images 的标记基于以上两个库。Open Image的原始标记由谷歌授权 under CC BY-4.0.
所以，使用一下步骤构建新的 ML-Images.标注

• 来自OpenImages的 6,902,811训练URL，清除了保留的 1,134 分类之外的标签
• 根据构建的 11,166 分类的语义树，根据祖先类增加 ML-Images中所有图片的标注：如果一个URL被标注为i类，那么所有i类的祖先分类也被标注于这个URL
• 使用来自OpenImages的 6,902,811 个训练URL和1134个输出训练了一个ResNet-101模型。使用这个模型，对来自ImageNet的 10,756,941个但标注图片进行预测打标。所以，使用来自ImageNet的 10,032 categories分类和来自OpenImages的 1,134个分类得到了一个归一化共生矩阵。我们可以确定强共现类对。例如，类别i和类别j是强共生的，那么如果如果一张图片被标注为i类，那么也将被标注为j类。

ML_Images中所有URL的标注结果存入了train_urls.txt和val_urls.txt

统计

Trainable class为超过100张训练图片的类

每个类的图片数和训练集中标注数量的额柱状图如下表：

训练

下载图片URL

完整的 train_urls.txt 非常大， 使用小文件 train_urls_tiny.txt 显示下下载流程

cd data
./download_urls_multithreading.sh

生成子文件夹 data/images 来存放下载的jpeg图片， rain_im_list_tiny.txt保存了图片列表和对应的标注

怎么样处理下载中的无效URL？

对于ImageNet的URL
train_urls.txt文件的前 10,706,941行和 val_urls.txt文件的前 50,000 行是来自ImageNet的图片。这些URL很大一部分已经过期。但ImageNet网站提供了原始图片（参考 http://image-net.org/download）也就是每张图片ID和原始URL的对应关系。因此，我们提供了两个新文件，用来告知我们数据库中每个URL的image ID，包括 train_urls_and_index_from_imagenet.txt和 val_urls_and_index_from_imagenet.txt。

• train_urls_and_index_from_imagenet.txt https://pan.baidu.com/s/145sGwH8Tv3RVwXZ95DuN4w
• val_urls_and_index_from_imagenet.txt https://pan.baidu.com/s/1p5sQrMUbfxiG94OjHj9-mQ
  格式如下：

n03874293_7679  http://image24.webshots.com/24/5/62/52/2807562520031003846EfpYGc_fs.jpg 2964:1  2944:1  2913:1  2896:1  2577:1  1833:1  1054:1  1041:1  865:1  2:1
n03580845_3376  http://i02.c.aliimg.com/img/offer/22/85/63/27/9/228563279  3618:1  3604:1  1835:1  1054:1  1041:1  865:1  2:1

每一行，第一列是ImageNet中的image ID，，其他列是对应的URL和标注。然后，获得在 ML-Images中使用的图片，选按照如下两步：

• 从 http://image-net.org/download) 下载整个ImageNet数据库的原始图片，和关联URL文件 List of all image URLs of Fall 2011 Release （参考 http://image-net.org/download-imageurls)）
• 利用 train_urls_and_index_from_imagenet.txt和val_urls_and_index_from_imagenet.txt 挑出用在 ML-Images中的图片

对于来自OpenImages的URL

train_urls.txt的后 6,902,811 行和val——urls.txt的后 38,739 行是来自OpenImage的，这些URL多数是有效的，可以直接使用提供的 download_urls_multithreading.sh脚本进行下载。

准备TFRecord文件

用多线程模块来生成tfrecords。首先切分 train_im_list_tiny.txt成多个小文件，然后保存他们到子文件夹 data/image_lists/

cd data
../tfrecord.sh

多个tfrecords（命名为 x.tfrecords）会保存到 data/tfrecords/

ML_Images预训练

训练前，需要把训练和验证的 tfrecords分别移到 data/ml-images/train和 data/ml-images/val。然后，

./example/train.sh

注意：我们这里只提供了单节点单GPU框架的训练代码，但我们真实的ML-Image是基于一个内部的分布式框架（未发布）。你可以按照 distributed tensorFlow.修改训练代码伪分布式框架

在ImageNet的调优

首先要下载ImageNet（ ILSVRC2012）数据库，并按照 tfrecord.sh.转为tfrecord文件。然后，你可以使用在ML-Images上预训练的checkpoint来调优在Imagenet的模型ResNet-101

./example/finetune.sh

检查点

• ckpt-resnet101-mlimages（https://pan.baidu.com/s/1166673BNWuIeWxD7lf6RNA）：在 ML-Images上预训练的
• ckpt-resnet101-mlimages-imagenet（https://pan.baidu.com/s/1UE7gavcVznYVA5NZ-GFAvg）：在 ML-Images上预训练，且在 ImageNet (ILSVRC2012)上调优过的

下载上面的两个checkpoint并把他们放在 checkpoints/目录下，可以用他们来抽取特征。

单标签图像分类

这里我们提供了一个单标签图像分类的demo，使用的是 ckpt-resnet101-mlimages-imagenet 检查点的

./example/image_classification.sh

预测结果保存到了 label_pred.txt。如果想识别其他图片，可以修改 data/im_list_for_classification.txt 文件来包含这些图片的路径。

特征抽取

./example/extract_feature.sh

结果

不同checkpoint的 ResNet-101在 ImageNet (ILSVRC2012)验证集上的结果总结如下表：

注意：

• 非特殊情况，训练或调优的图片大小为224*224
• 在ImageNet上的调优从224到299的意思是前期调优迭代中的图片大小是224224， 后期迭代为299299
• Top-1 acc on Val 224 表示在224*224验证图片上的top1准确率

试用

已下载模型：
/home/tencent-ml
ckpt-resnet101-mlimages-imagenet.zip和ckpt-resnet101-mlimages.zip

解压到：/home/tencent-ml/tencent-ml-images-master/checkpoints下

• 单标签图像分类
  这里我们提供了一个单标签图像分类的demo，使用的是 ckpt-resnet101-mlimages-imagenet 检查点的

./example/image_classification.sh 内容如下，修改相应的模型路径，并删除image_classification.py文件开头的注释，否则会报错：
python2.7 image_classification.py \
 --images=data/im_list_for_classification.txt \
 --top_k_pred=5 \ --model_dir=checkpoints/ckpt-resnet101-mlimages-imagenet/resnet.ckpt \
 --dictionary=data/imagenet2012_dictionary.txt

预测结果保存到了 label_pred.txt。内容如下：

如果想识别其他图片，可以修改 data/im_list_for_classification.txt 文件来包含这些图片的路径。

• 特征抽取

./example/extract_feature.sh
# 修改相关参数
# 删除extract_feature.py文件开头的注释部分，否则会报错
#!/usr/bin/bash
set -x

PYTHON=python
RESNET=101
DATA_FORMAT='NCHW'
GPUID=0
CKPT="./checkpoints/ckpt-resnet101-mlimages-imagenet/resnet.ckpt"

$PYTHON extract_feature.py \
  --resnet_size=$RESNET \
  --data_format=$DATA_FORMAT \
  --visiable_gpu=${GPUID} \
  --pretrain_ckpt=$CKPT \
  --result=test.txt \
  --images=data/im_list_for_classification.txt

此外还需修改extract_feature.py文件中94行：
ffeat.write(sp[0] + “\t” + sp[1] + “\t” + " ".join([str(x) for x in list(feats)]) + ‘\n’)为
ffeat.write(sp[0] + “\t” + " ".join([str(x) for x in list(feats)]) + ‘\n’)
否则会报数组越界错误
运行后，生成结果文件test.txt

每行一张图片，一组该图片对应的特征。