Office-31

该数据集包含了来自亚马逊办公用品类别下的产品描述，用于根据产品标题和描述提供的内容生成澄清问题（CQs）。相较于家居与厨房类别，办公用品数据集在规模上较小，平均每条产品描述产生约6个问题。该数据集的具体规模为：训练集2,190条，验证集285条，以及测试集256条，其任务是进行澄清问题生成（Cqgen）。

This dataset comprises product descriptions from the Amazon Office Supplies category, designed for generating clarification questions (CQs) based on the content of product titles and descriptions. Compared with the Home & Kitchen category dataset, the Office Supplies dataset is smaller in scale, with approximately 6 questions generated per product description on average. The specific sizes of the dataset splits are as follows: 2,190 samples for the training set, 285 for the validation set, and 256 for the test set. The task of this dataset is clarification question generation (Cqgen).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Office-31是一个用于域适应研究的计算机视觉数据集，包含三个视觉域：Amazon（亚马逊网站图像）、Webcam（网络摄像头拍摄的办公室图像）和Dslr（数码单反相机拍摄的办公室图像），每个域涵盖31个相同类别。数据集的特点是模拟真实世界中的视觉域变化，如光照和姿态差异，旨在评估和开发跨域对象识别算法。