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stockeh/dog-pose-cv|计算机视觉数据集|动物行为识别数据集

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hugging_face2024-03-30 更新2024-06-11 收录
计算机视觉
动物行为识别
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https://hf-mirror.com/datasets/stockeh/dog-pose-cv
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资源简介:
该数据集包含20,578张不同姿势的狗的图像,标记为‘站立’、‘坐下’、‘躺下’或‘未定义’。它旨在用于计算机视觉任务,以从图像中识别狗的行为。数据集包含120种狗品种的RGB图像,图像分辨率不一,50%的图像分辨率在361x333到500x453像素之间。数据集是从斯坦福狗数据集改编而来,重新标记了狗品种与其相关姿势。数据集的类别不平衡,躺下的图像数量几乎是坐下的两倍,未定义的图像大多是特写肖像,这可能限制了处理此类图像的能力。建议在使用此数据集时,注意类别不平衡,并考虑过采样或数据增强技术。

该数据集包含20,578张不同姿势的狗的图像,标记为‘站立’、‘坐下’、‘躺下’或‘未定义’。它旨在用于计算机视觉任务,以从图像中识别狗的行为。数据集包含120种狗品种的RGB图像,图像分辨率不一,50%的图像分辨率在361x333到500x453像素之间。数据集是从斯坦福狗数据集改编而来,重新标记了狗品种与其相关姿势。数据集的类别不平衡,躺下的图像数量几乎是坐下的两倍,未定义的图像大多是特写肖像,这可能限制了处理此类图像的能力。建议在使用此数据集时,注意类别不平衡,并考虑过采样或数据增强技术。
提供机构:
stockeh
原始信息汇总

数据集概述

基本信息

  • 许可证: Apache-2.0
  • 任务类别: 图像分类
  • 语言: 英语
  • 数据集大小: 10K<n<100K
  • 数据集名称: DogPoseCV

数据集内容

  • 图像数量: 20,578张
  • 图像描述: 包含不同姿势的狗,标签包括standing, sitting, lying down, undefined
  • 狗的品种数量: 120种
  • 图像分辨率: 50%的图像分辨率在361x333至500x453像素之间

数据集结构

  • 类别分布:
    • standing: 4143张
    • sitting: 3038张
    • lying down: 7090张
    • undefined: 6307张

数据收集与处理

  • 来源: 改编自Stanford Dog Dataset
  • 标签: 手动标注为standing, sitting, lying down, undefined

偏差、风险和局限性

  • 类别不平衡: 存在明显的类别不平衡,"lying down"图像数量几乎是"sitting"的两倍
  • 局限性: "undefined"类别主要包含难以区分姿势的图像,如近景肖像

使用建议

  • 处理建议: 使用时应注意类别不平衡问题,考虑使用过采样或数据增强技术
AI搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
DogPoseCV数据集由科罗拉多州立大学的计算机科学专家Jason Stock和Tom Cavey精心构建,旨在服务于计算机视觉领域对犬类姿态识别的研究。该数据集的构建始于对斯坦福犬类数据集的改编,通过对20,578张图片进行手动标注,将其归类为站立、坐下、躺下或姿态不明确四类,以适应犬类姿态/行为的识别任务。
特点
该数据集的一大特点是包含了120个品种的犬类图片,且图片分辨率多样,50%的图片分辨率介于361x333至500x453像素之间。此外,数据集存在类别不平衡的问题,躺下类别的图片数量几乎是坐下类别的两倍,这为模型训练时的数据处理提出了挑战。
使用方法
在使用DogPoseCV数据集时,研究者应关注其类别不平衡的特性,并考虑采用过采样或数据增强等技术以优化模型性能。数据集遵循Apache-2.0许可,可通过指定的GitHub仓库获取,并参照相关论文进行应用和引用。
背景与挑战
背景概述
在计算机视觉领域,动物行为识别是一项具有挑战性的任务,对于犬类姿态的自动识别尤为关键。DogPoseCV数据集,由科罗拉多州立大学的计算机科学专家Jason Stock与Tom Cavey共同打造,并于2021年通过论文[Who's a Good Boy? Reinforcing Canine Behavior in Real-Time using Machine Learning](https://arxiv.org/abs/2101.02380)向学术界展示。该数据集汇集了20,578张犬类不同姿态的图片,旨在训练计算机视觉模型,以实现对犬类姿态(站立、坐着、躺下)的识别。DogPoseCV数据集的创建,为实时监测与响应犬类行为的应用开发提供了宝贵的资源,并推动了相关领域的研究进展。
当前挑战
尽管DogPoseCV数据集为犬类姿态识别领域提供了重要的研究资源,但在应用过程中亦面临诸多挑战。首先,数据集中的类别不平衡问题显著,'躺下'类别的图片数量几乎是'Sitting'类别的两倍,这可能导致模型在识别特定姿态时出现偏差。其次,对于姿态不明确的图片,数据集采用了'undefined'的标签,这可能会限制模型处理类似近距肖像的能力。因此,在使用该数据集时,研究者需注意这些潜在的问题,并考虑采用过采样或数据增强等技术来缓解类别不平衡的影响。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉领域,DogPoseCV数据集的经典使用场景在于训练模型识别犬类不同的姿态,如站立、坐着、躺下等。此数据集的图像多样性和标签准确性,为模型提供了丰富的学习素材,使得模型能够准确地进行姿态分类,进而应用于实时监测犬类的行为。
解决学术问题
DogPoseCV数据集解决了学术研究中关于姿态识别的泛化能力问题。由于其包含了多种犬种和不同姿态的图像,它帮助研究人员克服了特定犬种或姿态的过拟合问题,提高了模型的泛化能力和鲁棒性,对于推动姿态识别领域的研究具有重要意义。
衍生相关工作
基于DogPoseCV数据集,学术界衍生出了一系列相关工作,如犬类行为识别算法的研究、宠物健康监测系统的开发等。这些研究不仅推动了计算机视觉技术在宠物领域的应用,也为犬类行为学研究提供了新的数据资源和算法基础。
以上内容由AI搜集并总结生成
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