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PUG: Animals数据集包含215,040张基于Unreal-Engine预渲染的图像，使用了70种动物资产、64种环境、3种大小、4种纹理和4种相机方向。该数据集旨在创建一个具有变异因素的数据集，以便更好地研究深度神经网络在保留变异因素上的泛化能力。

原始信息汇总

PUG Animals 数据集概述

数据集信息

• 特征:

  • image: 图像数据
  • world_name: 字符串，表示环境名称
  • character_name: 字符串，表示角色名称
  • character_scale: 浮点数，表示角色比例
  • camera_yaw: 整数，表示相机偏航角
  • character_texture: 字符串，表示角色纹理

• 数据分割:

  • train: 训练集，包含 215040 个样本，总大小为 82030062942.72 字节

• 数据集大小:

  • 下载大小: 84628407574 字节
  • 实际大小: 82030062942.72 字节

• 配置:

  • default: 默认配置，包含训练集数据文件路径 data/train-*

数据集描述

PUG: Animals 数据集包含 215,040 张预渲染图像，基于 Unreal Engine 使用 70 种动物资产、64 种环境、3 种尺寸、4 种纹理和 4 种相机方向。该数据集旨在创建一个具有可变因素的数据集，灵感来自分布外泛化研究，允许精确控制训练和测试之间的分布变化，从而更好地洞察深度神经网络在保留变化因素上的泛化能力。

许可证

数据集基于 CC-BY-NC 许可证发布，但不得用于训练生成式 AI 模型。

引用

如果使用 PUG 数据集，请引用以下文献：

@misc{bordes2023pug, title={PUG: Photorealistic and Semantically Controllable Synthetic Data for Representation Learning}, author={Florian Bordes and Shashank Shekhar and Mark Ibrahim and Diane Bouchacourt and Pascal Vincent and Ari S. Morcos}, year={2023}, eprint={2308.03977}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} }