BankNote-Net|货币识别数据集|计算机视觉数据集

arXiv2022-04-08 更新2024-08-06 收录

货币识别

计算机视觉

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http://arxiv.org/abs/2204.03738v1

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资源简介：

BankNote-Net是由微软AI for Good研究实验室创建的一个开放数据集，旨在辅助全球货币识别，特别是为视觉障碍人士提供帮助。该数据集包含24,826张来自17种不同货币和112种面额的银行票据图像。数据收集过程严格，涉及志愿者和Amazon Mechanical Turk工人的参与，确保了图像的多样性和真实性。通过监督对比学习，该数据集训练出一个能够学习货币图像嵌入的机器学习模型，适用于多种计算机视觉任务，如货币识别、验证模型鲁棒性及迁移学习。BankNote-Net的应用领域广泛，旨在解决视觉障碍人士在日常生活中识别货币的难题。

提供机构：

微软AI for Good研究实验室

创建时间：

2022-04-08

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在辅助技术领域，构建高质量的货币识别数据集面临现实场景多样性与数据合规性的双重挑战。BankNote-Net数据集通过严谨的多阶段流程构建：首先依据人口分布与地理多样性选取了17种货币；随后招募志愿者或众包工作者，在货币流通国实地采集图像，确保场景真实性；采集过程强调在多种光照、背景、遮挡及拍摄角度下获取图像，以模拟视障人士的实际使用环境；最终对图像进行人工校验与标准化处理，形成包含24,826张图像、涵盖112种面额正反面的高质量数据集。

特点

该数据集的核心特点在于其面向辅助场景的普适性与技术前瞻性。其图像均采集自真实辅助环境，涵盖了模糊、遮挡、光照不均等复杂条件，确保了模型的现实鲁棒性。数据集覆盖17种货币，提供了迄今最为丰富的跨币种标注资源。尤为突出的是，研究团队采用监督对比学习技术，将高分辨率图像编码为高度压缩的256维嵌入向量，这种表示既规避了部分司法管辖区对货币图像复制的法律限制，又保留了充分的判别特征，为小样本学习与跨货币迁移提供了理想的基础。

使用方法

BankNote-Net数据集为货币识别研究提供了多层次的应用路径。其公开的预训练嵌入向量可直接作为特征提取器，用于训练特定货币的分类模型，尤其在数据稀缺的小样本场景下表现出卓越的泛化能力。研究人员可采用留一法交叉验证策略，利用该数据集评估模型在未见货币上的性能。此外，完整的编码器模型可供微调，以适应新的货币版本或特定部署需求，例如在移动辅助应用中优化高置信度下的识别精度。数据集遵循开放许可，支持其在公平性评估、模型鲁棒性测试及新兴辅助技术开发中的广泛探索。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉辅助技术领域，针对视障人士的日常任务支持一直是研究热点，其中货币识别作为一项关键功能，旨在帮助用户独立完成金融交易。BankNote-Net数据集由微软AI for Good研究实验室及Seeing AI团队于2022年发布，其核心研究问题在于解决现有货币识别模型在数据集规模与货币种类覆盖上的局限性。该数据集收录了17种货币、112种面额共计24,826张图像，通过监督对比学习生成高度压缩的嵌入表示，不仅推动了通用货币识别模型的发展，还成功集成至Seeing AI应用，显著提升了辅助技术的实用性与可及性。

当前挑战

BankNote-Net数据集面临的挑战主要体现在两个方面：在领域问题层面，货币识别需应对复杂现实场景下的图像变异，如光照变化、遮挡、模糊及多样背景，这对模型的鲁棒性与泛化能力提出了极高要求；在构建过程中，数据收集需平衡多样性与合规性，既要涵盖多国货币在辅助使用场景下的真实图像，又需遵守部分司法管辖区对高分辨率货币图像复制的法规限制，因此团队采用嵌入表示而非原始图像进行公开，以兼顾技术需求与法律约束。

常用场景

经典使用场景

在辅助技术领域，BankNote-Net数据集为货币识别任务提供了关键支持。该数据集通过涵盖17种货币、112种面额及24,826张图像，构建了一个多样化的银行票据图像库，这些图像在光照、背景、遮挡及拍摄角度等方面模拟了真实辅助场景。其经典应用场景在于训练和评估通用货币识别模型，特别是基于监督对比学习的方法，能够生成高度压缩且合规的图像嵌入表示，从而为下游任务如少样本学习提供坚实基础。

衍生相关工作

基于BankNote-Net数据集，衍生出了一系列经典研究工作，主要集中在跨货币迁移学习和少样本识别领域。例如，研究者利用该数据集生成的嵌入向量，开发了针对新货币的快速适配模型，无需大量标注数据即可实现高效识别。此外，一些工作探索了结合其他视觉特征（如纹理、颜色）与BankNote-Net嵌入的混合方法，以进一步提升模型在极端条件下的性能。这些衍生工作不仅扩展了数据集的学术影响力，还为辅助技术中的实时部署和模型轻量化提供了重要参考。

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