five

danjacobellis/imagenet_hq_dry

收藏
Hugging Face2024-04-14 更新2024-06-12 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/danjacobellis/imagenet_hq_dry
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集是一个图像分类数据集,包含了多种动物和物体的图像。每个样本包含两个特征:image(图像)和label(标签)。标签是一个分类标签,涵盖了从鱼类、鸟类、哺乳动物到昆虫、爬行动物等多种生物类别,以及一些常见的物体类别。标签的类别非常广泛,涵盖了自然界中的多种生物和日常生活中的物体。

该数据集是一个图像分类数据集,包含了多种动物和物体的图像。每个样本包含两个特征:image(图像)和label(标签)。标签是一个分类标签,涵盖了从鱼类、鸟类、哺乳动物到昆虫、爬行动物等多种生物类别,以及一些常见的物体类别。标签的类别非常广泛,涵盖了自然界中的多种生物和日常生活中的物体。
提供机构:
danjacobellis
原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

  1. 图像(image)

    • 数据类型:图像
  2. 标签(label)

    • 数据类型:分类标签
    • 类别名称列表:
      • 0: tench, Tinca tinca
      • 1: goldfish, Carassius auratus
      • ...(省略部分类别)
      • 365: orangutan, orang, orangutang, Pongo pygmaeus
      • ...(省略部分类别)
      • 460: breakwater, groin, groyne, mole, bulwark, seawall, jetty

数据集结构

  • 数据集包含两个主要特征:图像和对应的标签。
  • 标签是一个分类特征,包含了从0到460的类别名称,每个类别对应一个特定的生物或物体。

数据集用途

  • 该数据集适用于图像识别和分类任务,特别是需要识别多种生物或物体的场景。

数据集规模

  • 数据集未提供具体的图像数量和类别分布,但提供了完整的类别名称列表,涵盖了广泛的生物和物体类别。
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作