sun397

# SUN397 dataset

The database contains 397 categories subset from the SUN dataset for Scene Recognition used in the following paper.
The number of images varies across categories, but there are at least 100 images per category, and 108,754 images in total.
All images are in jpg format. The images provided here are for research purposes only.

The file ClassName.txt contains the name list for the 397 categories.

Please cite the following paper if you use this dataset in your research.

J. Xiao, J. Hays, K. Ehinger, A. Oliva, and A. Torralba.
SUN Database: Large-scale Scene Recognition from Abbey to Zoo.
Proceedings of 23rd IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2010).

Please visit our project webpage for more information:
http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/

## Usage

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('tanganke/sun397')
```

# SUN397数据集

本数据集从用于场景识别（Scene Recognition）的SUN数据集中选取了397个分类子集，相关研究见于下述论文。各分类的图像数量存在差异，但每个分类至少包含100张图像，数据集总规模为108754张。所有图像均采用jpg格式，本数据集仅可用于学术研究。

ClassName.txt文件包含这397个分类的名称列表。

若在研究中使用本数据集，请引用下述论文：
J. Xiao、J. Hays、K. Ehinger、A. Oliva与A. Torralba. 《SUN数据库：从修道院到动物园的大规模场景识别》，发表于第23届IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR2010）。

如需了解更多信息，请访问我们的项目主页：http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/

## 使用方法

python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('tanganke/sun397')

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SUN397是一个包含397个场景类别的数据集，每个类别至少有100张图片，总图片数量为108,754张，所有图片均为jpg格式，主要用于场景识别研究。