Voxel51/Stanford-Dogs-Imbalanced

StanfordDogsImbalanced数据集是Stanford Dogs数据集的一个不平衡版本，专门用于测试类别不平衡缓解技术，包括但不限于合成数据生成。数据集包含19060个样本，分为训练集、验证集和测试集，比例为60/20/20。对于随机选择的15个类别，训练集中的样本数量被限制为10个。数据集主要用于细粒度视觉分类和类别不平衡缓解策略的研究。

StanfordDogsImbalanced is an imbalanced version of the Stanford Dogs dataset designed for testing class imbalance mitigation techniques, including but not limited to synthetic data generation. The dataset contains 19060 samples, split into train, val, and test sets with a 60/20/20 split. For 15 randomly chosen classes, the number of samples in the train set is limited to 10. The dataset is primarily used for fine-grained visual classification and class imbalance mitigation strategies.

原始信息汇总

StanfordDogsImbalanced 数据集概述

基本信息

• 名称: StanfordDogsImbalanced
• 样本数量: 19060
• 语言: 英语 (en)
• 任务类别: 图像分类 (image-classification)
• 标签: fiftyone, image, image-classification

数据集描述

• 来源: 基于 Stanford Dogs 数据集 的不平衡版本，用于测试类别不平衡缓解技术。
• 构建方法:
  • 原始数据集被随机分为训练集、验证集和测试集，比例为 60/20/20。
  • 从所有类别中随机选择 15 个类别，每个类别在训练集中仅保留 10 个样本，其余样本被移除。

数据集结构

• 训练集中的类别样本数量:
  • 以下类别在训练集中仅包含 10 个样本:
    • Australian_terrier
    • Saluki
    • Cardigan
    • standard_schnauzer
    • Eskimo_dog
    • American_Staffordshire_terrier
    • Lakeland_terrier
    • Lhasa
    • cocker_spaniel
    • Greater_Swiss_Mountain_dog
    • basenji
    • toy_terrier
    • Chihuahua
    • Walker_hound
    • Shih-Tzu
    • Newfoundland

引用

• BibTeX: bibtex @inproceedings{KhoslaYaoJayadevaprakashFeiFei_FGVC2011, author = "Aditya Khosla and Nityananda Jayadevaprakash and Bangpeng Yao and Li Fei-Fei", title = "Novel Dataset for Fine-Grained Image Categorization", booktitle = "First Workshop on Fine-Grained Visual Categorization, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition", 2011, month = "June", address = "Colorado Springs, CO", }

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Voxel51/Stanford-Dogs-Imbalanced是一个包含19,060个样本的狗类图像数据集，专为测试类别不平衡缓解技术设计。数据集通过限制15个类别的训练样本数量至10个，模拟了类别不平衡的场景，适用于细粒度视觉分类和类别不平衡策略研究。