ksaml/Stanford_dogs

Stanford Dogs数据集包含来自世界各地的120种狗的图像，这些图像和注释来自ImageNet，用于细粒度图像分类任务。数据集最初是为了细粒度图像分类而收集的，这是一个具有挑战性的问题，因为某些狗品种的特征几乎相同或仅在颜色和年龄上有所不同。需要注意的是，该数据集仅包含图像，不包含任何标签。数据集共包含20,580张图像。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Stanford Dogs 数据集

数据集内容

• 图像数量：20,580张
• 图像描述：包含全球120种狗的品种图像，用于细粒度图像分类任务。

数据集特点

• 专为细粒度图像分类设计，某些狗品种具有几乎相同的特征或在颜色和年龄上有所不同。
• 本数据集仅包含图像，不包含任何标签。

数据来源

• 原始数据来源：http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/

引用信息

若在出版物中使用此数据集，请引用以下文献：

1. Aditya Khosla, Nityananda Jayadevaprakash, Bangpeng Yao and Li Fei-Fei. Novel dataset for Fine-Grained Image Categorization. First Workshop on Fine-Grained Visual Categorization (FGVC), IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011.
2. J. Deng, W. Dong, R. Socher, L.-J. Li, K. Li and L. Fei-Fei, ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2009.