CIFAR-FS (CIFAR100 few-shots)

CIFAR少拍摄数据集由大小为32x32像素的60,000彩色图像组成。数据集分为3个部分，每个部分包含64个训练课，16个验证课和20个测试课，每个课包含600个示例。这些类是从CIFAR-100的数据集中采样的，我们使用Bertinetto等人2019的拆分。

The CIFAR few-shot dataset consists of 60,000 color images with a size of 32×32 pixels. The dataset is divided into three parts, each containing 64 training classes, 16 validation classes and 20 test classes, with 600 examples per class. These classes are sampled from the CIFAR-100 dataset, and we use the data split proposed by Bertinetto et al. (2019).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CIFAR-FS是一个基于CIFAR-100的少样本学习数据集，包含60,000张32x32像素的彩色图像，分为训练、验证和测试三个部分。该数据集由牛津大学和FiveAI于2019年发布，主要用于少样本学习任务的研究。