本研究介绍了一种基于机器学习的数据可视化推荐方法，通过从大量数据集和相关可视化图中训练出网络来预测设计选择，从而降低探索基本可视化的难度.

Aug, 2018

本文开展了针对视觉图像识别中数据集偏见问题的大规模分析，通过将 12 个已有数据库组织成一个语料库，提供了一个有用的特征储存库以供未来研究使用。

Feb, 2014

提出了一种名为 VisEval 的新的 NL2VIS 基准，该基准通过引入高质量大规模数据集并倡导综合自动化评估方法，揭示了目前研究中普遍存在的挑战并为未来的进一步发展提供了重要的见解。

Jul, 2024

本研究针对视觉识别技术中的特征表示、学习算法和标记的训练数据进行了探究，提出了一种基于网络监督的自动图像数据生成方法，以实现对大量视觉概念的高效训练和识别。在 Pascal VOC 2007 数据集上对该方法进行了测试，并取得了明显的优越性能。

Jun, 2019

我们提出了一种基于知识图谱和语义网络技术的 Vision Knowledge Graph（VisionKG），用于链接、组织和管理具有异构特征的视觉数据集，提供简单访问和查询不同格式和分类法的最新视觉数据集，增强语义丰富性并通过 SPARQL 提供多种数据检索与探索服务，集成了 30 个数据集和四个流行 CV 任务，展示了在 CV 流程中的多种应用场景。

Sep, 2023

本研究基于收集自网络的大规模嘈杂数据对学习视觉识别模型进行了探究。我们构建了一个名为 WebVision 的新数据库，其中包含了超过 240 万张与 ILSVRC 2012 基准数据集的 1,000 个语义概念相关的查询生成的网络图像，并收集了元信息（例如标题，描述，标签等）。通过这个数据库，我们发现网络图像可以用于训练良好的深度 CNN 模型，且该模型的泛化能力甚至优于 ILSVRC 2012 数据集训练的模型。此外，我们也发现了一个数据集偏见问题，即在视觉领域自适应方面存在一些问题。这个新的 WebVision 数据库及其相关研究对于利用网络数据最小化监督学习最先进的视觉模型具有重要的价值。

Aug, 2017

提出了一个名为 MVImgNet 的大规模多视图图像数据集，它包含了从 238 个类别的 219,188 个视频中捕获的 650 万个帧。这个数据集被用于在 3D 视觉和 2D 视觉任务中进行了各种实验，包括辐射场重建、多视图立体和视角一致的图像理解。此外，MVImgNet 还产生了一个 3D 物体点云数据集 MVPNet，其中每个点云有类别标签，并且有望在 3D 物体分类方面发挥作用。

Mar, 2023

最近计算机视觉（CV）和自然语言处理的快速发展受益于对实际应用中的大数据的利用。然而，这些研究领域仍受到可用数据集的数量、多样性和多样性的限制。本研究介绍了 DeepPatent2，这是一个大规模数据集，提供了超过 270 万张技术绘图，其中包含 132,890 个对象名称和 22,394 个视角，提取自 14 年的美国设计专利文件。我们展示了 DeepPatent2 在概念字幕生成方面的实用性，同时还提供了我们的数据集在促进其他研究领域如三维图像重建和图像检索方面的潜在用途。

Nov, 2023

本文提出了一种叫做 LargeVis 的技术，旨在解决将大规模和高维数据可视化在低维空间的问题。与 t-SNE 相比，LargeVis 构建精确近似的 K 最近邻图的计算成本更低，并采用了一个原则上的概率模型来进行可视化，整个过程易于扩展到数百万个高维数据点。实验结果表明，LargeVis 在效率和效果方面均优于现有的先进方法。

Feb, 2016

该研究调查了大规模视觉数据集的问题性实践和后果，并提出了采集数据集时应该考虑的伦理问题，包括同意和公正问题，以及诸如图像集中是否包含可验证色情图片的具体问题。同时，该论文根据实验和统计数据来阐明了数据集整理中的伦理原则和应该避免的陷阱，呼吁建立强制的伦理审查委员会。

Jun, 2020