Fashion MNIST
| Décrit par |
Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms (d) |
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Fashion MNIST est un jeu de données de qui contient 70 000 images en niveaux de gris répartie sur 1 des 10 catégories. Les images montrent des vêtements, d'articles de Zalando , en basse résolution (28 x 28 pixels). La base de données est repartie en un ensemble de 60 000 exemples d'apprentissage et d'un ensemble de 10 000 exemples de test. Cette base de données vise à remplacer le jeu de données MNIST (de chiffres écrits à la main), plus assez complexe dans une logique d'apprentissage automatique.
Historique
L'ensemble d'images de la base de données Fashion MNIST a été créé en 2017 afin de proposer un exercice de classification plus difficile que celui des simples chiffres MNIST, pour lequel les performances atteignaient plus de 99,7 %
Le dépôt GitHub a recueilli plus de 12000 étoiles et est référencé dans plus de 11000 dépôts, 1 000 commits et 7 000 extraits de code[1].
De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique[2] ont utilisé cet ensemble de données comme référence [3],[4],[5],[6]le meilleur algorithme [7] ayant atteint une précision de 96,91 % en 2020 selon le site web de classement des références[8]. Le jeu de données a également servi de référence dans l'article publié en 2018 dans Science, qui utilisait un matériel entièrement optique pour classer des images à la vitesse de la lumière[9]. Google, l'université de Cambridge, IBM Research, l'université de Montréal et l'université de Pékin sont les institutions les plus représentées dans les dépôts en 2021.[réf. nécessaire]
Notes et références
- ↑ (en) « Build software better, together », sur GitHub (consulté le )
- ↑ (en-US) « Papers using Fashion-MNIST (till 09.18) », sur Google Docs (consulté le )
- ↑ (en) Khatereh Meshkini, Jan Platos et Hassan Ghassemain, Proceedings of the Fourth International Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry" (IITI'19), vol. 1156, Cham, Springer International Publishing, coll. « Advances in Intelligent Systems and Computing », , 85–95 p. (ISBN 978-3-030-50097-9, DOI 10.1007/978-3-030-50097-9_10, S2CID 226778948), « An Analysis of Convolutional Neural Network for Fashion Images Classification (Fashion-MNIST) »
- ↑ Mohammed Kayed, Ahmed Anter et Hadeer Mohamed, 2020 International Conference on Innovative Trends in Communication and Computer Engineering (ITCE), , 238–243 p. (ISBN 978-1-7281-4801-4, DOI 10.1109/ITCE48509.2020.9047776, S2CID 214691687), « Classification of Garments from Fashion MNIST Dataset Using CNN LeNet-5 Architecture »
- ↑ Shobhit Bhatnagar, Deepanway Ghosal et Maheshkumar H. Kolekar, 2017 Fourth International Conference on Image Information Processing (ICIIP), , 1–6 p. (ISBN 978-1-5090-6733-6, DOI 10.1109/ICIIP.2017.8313740, S2CID 3888338), « Classification of fashion article images using convolutional neural networks »
- ↑ Shivam S. Kadam, Amol C. Adamuthe et Ashwini B. Patil, « CNN Model for Image Classification on MNIST and Fashion-MNIST Dataset », Journal of Scientific Research, vol. 64, no 2, , p. 374–384 (DOI 10.37398/JSR.2020.640251, S2CID 226435631, lire en ligne)
- ↑ (en) Muhammad Suhaib Tanveer, Muhammad Umar Karim Khan et Chong-Min Kyung, « Fine-Tuning DARTS for Image Classification », .
- ↑ (en) « Papers with Code - Fashion-MNIST Benchmark (Image Classification) », sur paperswithcode.com (consulté le )
- ↑ (en) Xing Lin, Yair Rivenson, Nezih T. Yardimci, Muhammed Veli, Yi Luo, Mona Jarrahi et Aydogan Ozcan, « All-optical machine learning using diffractive deep neural networks », Science, vol. 361, no 6406, , p. 1004–1008 (ISSN 0036-8075, PMID 30049787, DOI 10.1126/science.aat8084, Bibcode 2018Sci...361.1004L, arXiv 1804.08711, S2CID 13753997, lire en ligne)
Liens externes
- Sites officiels : github.com/zalandoresearch/fashion-mnist et fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com
Articles connexes
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