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Visual Genome は、画像と画像コンテンツの意味情報に関連するデータ セットであり、ImageNet 画像アノテーション データ セットと比較して、画像と意味情報に基づいて人工知能アプリケーションを拡張するために使用されます。

現在、データセットには 108,249 枚の画像、420 万件の地域コンテンツ記述、170 万件の画像コンテンツの質問と回答、210 万件のオブジェクト ケース、180 万件の属性、および 180 万件の関係が含まれています。

このデータセットの最初のバージョンは 2015 年にスタンフォード大学によってリリースされ、2016 年にバージョン 1.2、2017 年にバージョン 1.4 がリリースされました。