iwildcam2020_test_images

kaggle2020-04-12 更新2024-03-11 收录

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2020-04-12

iwildcam2020_train_images

kaggle2020-04-12 更新10

iWildCam2020_256

iWildCam2020 competition data set resized (stretch) into 256x256 jpegs

kaggle2020-04-18 更新80

iWildcam2020 animal crops

Training and test images cropped to bboxes >30% confidence interval

kaggle2020-08-03 更新50

iWildCam 2020 Competition Dataset

iWildCam 2020数据集是由加州理工学院和Google共同创建，旨在通过自动化的物种分类技术，解决全球范围内野生动物监测的问题。该数据集包含280,853张图像，来自全球12个国家的552个地点，涵盖了276种物种。数据集的创建过程中，使用了多种数据源，包括相机陷阱图像、公民科学图像和多光谱遥感图像。这些数据不仅用于训练模型，还用于测试模型在未见过的环境中的泛化能力。iWildCam 20

arXiv2020-04-22 更新6100

iWildCam2020-WILDS

该数据集是一个为物种分类任务设计的基准数据集，旨在测试在包含182个物种的标签空间中对分布外（OOD）泛化的能力。该数据集特别针对评估OOD泛化而设计，包含了来自不同地点的图像，以确保样本的多样性。在规模上，训练集和测试集采用了不重叠的地点集合。该数据集的任务是对物种进行分类。

arXiv770