bethecloud/golf-courses

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annotations_creators:
- machine-generated
language:
- en
language_creators:
- found
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- mit
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- monolingual
pretty_name: bethecloud/golf-courses
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- n<1K
source_datasets: []
tags:
- golf-courses
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- image-classification
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- multi-label-image-classification
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## Dataset Description

- **Homepage: https://mirror.xyz/bitkevin.eth**
- **Repository: https://colab.research.google.com/drive/1EnqpDiKOVYhR0c6f4CgmDg2zqcbYZJpB#scrollTo=c1ef3d21-6e0e-46c9-a459-8a2ab856a5ca**
- **Point of Contact: Kevin Leffew – [e-mail]**

### Dataset Summary: golf-course

This dataset (bethecloud/golf-courses) includes 21 unique images of golf courses pulled from Unsplash.

The dataset is a collection of photographs taken at various golf courses around the world. The images depict a variety of scenes, including fairways, greens, bunkers, water hazards, and clubhouse facilities. The images are high resolution and have been carefully selected to provide a diverse range of visual content for fine-tuning a machine learning model.

The dataset is intended to be used in the context of the Hugging Face Dream Booth hackathon, a competition that challenges participants to build innovative applications using the Hugging Face transformers library. The submission is for the category of landscape.

Overall, this dataset provides a rich source of visual data for machine learning models looking to understand and classify elements of golf courses. Its diverse range of images and high-quality resolution make it well-suited for use in fine-tuning models for tasks such as image classification, object detection, and image segmentation.

By using the golf course images as part of their training data, participants can fine-tune their models to recognize and classify specific features and elements commonly found on golf courses. The ultimate goal after the hackathon is to pull this dataset from decentralized cloud storage (like Storj DCS), increasing its accessibility, performance, and resilience by distributing across an edge of over 17,000 uncorrelated participants.

## Example Output
![golf-acropolis.jpg]https://link.storjshare.io/juid5vc27dbajh6zyzplf4fah5xq/golf-course-output%2Fgolf-acropolis.png

# Usage
The golf-courses dataset can be used by modifying the instance_prompt: a photo of golf course

### Languages

The language data in golf-courses is in English (BCP-47 en)

## Dataset Structure

The complete dataset is GBs and consists of 21 objects.

### Parallelized download using Decentralized Object Storage (Storj DCS)

A direct download for the dataset is located at https://link.storjshare.io/juo7ynuvpe5svxj3hh454v6fnhba/golf-courses.

In the future, Storj DCS will be used to download large datasets (exceeding 1TB) in a highly parallel, highly performant, and highly economical manner (by utilizing a network of over 17,000 diverse and economically incentivized datacenter node endpoints.

### Curation Rationale

This model was created as a sample by Kevin Leffew as part of the DreamBooth Hackathon.

### Source Data

The source data for the dataset is simply pulled from Unsplash

### Licensing Information

MIT License

## Thanks to John Whitaker and Lewis Tunstall

Thanks to [John Whitaker](https://github.com/johnowhitaker) and [Lewis Tunstall](https://github.com/lewtun)for writing out and describing the initial hackathon parameters at https://huggingface.co/dreambooth-hackathon.

## Example Training Data

### 数据集元信息
- **注释创建者**: 机器生成
- **语言**: 英语（BCP-47 代码: en）
- **语言创建方式**: 公开获取
- **许可协议**: MIT协议
- **多语言属性**: 单语言
- **数据集名称**: bethecloud/golf-courses
- **数据规模类别**: 样本数少于1000
- **源数据集**: 无
- **标签**: 高尔夫球场
- **任务类别**: 图像分类
- **任务子类型**: 多标签图像分类

### 数据集描述
- **主页**: https://mirror.xyz/bitkevin.eth
- **代码仓库**: https://colab.research.google.com/drive/1EnqpDiKOVYhR0c6f4CgmDg2zqcbYZJpB#scrollTo=c1ef3d21-6e0e-46c9-a459-8a2ab856a5ca
- **联系人**: Kevin Leffew – [e-mail]

### 数据集概览：高尔夫球场
本数据集（bethecloud/golf-courses）包含从Unsplash平台获取的21张独特的高尔夫球场图像。
该数据集汇集了全球各地高尔夫球场的实拍照片，涵盖球道、果岭、沙坑、水障碍区以及会所设施等多种场景。所有图像均为高分辨率规格，且经过精心挑选，可为机器学习模型的微调任务提供丰富多样的视觉数据。

本数据集专为Hugging Face Dream Booth黑客马拉松赛事设计，该赛事要求参赛者基于Hugging Face Transformers库开发创新性应用，本次提交的作品属于风景赛道。

总体而言，本数据集为旨在识别与分类高尔夫球场元素的机器学习模型提供了优质的视觉数据资源。其多样化的图像内容与高分辨率画质，使其非常适合用于微调图像分类、目标检测以及图像分割等任务的模型。

参赛者可将本数据集的高尔夫球场图像作为训练数据，微调模型以识别并分类高尔夫球场中常见的各类特征与元素。赛事结束后，本数据集的最终目标是迁移至去中心化云存储（Storj DCS），通过分布在超过17000个独立节点的边缘网络，提升数据集的可访问性、运行性能与容错能力。

### 示例输出

### 使用方法
使用本高尔夫球场数据集时，可修改实例提示词为：一张高尔夫球场的照片

### 语言说明
本数据集的标注语言为英语（BCP-47 代码: en）

### 数据集结构
完整数据集大小以吉字节（GB）为单位，共包含21个样本。

### 基于去中心化对象存储（Storj DCS）的并行下载
本数据集的直接下载链接为：https://link.storjshare.io/juo7ynuvpe5svxj3hh454v6fnhba/golf-courses。
未来，Storj DCS将用于超1TB的大型数据集的并行下载，通过依托超过17000个多样化且具备经济激励机制的数据中心节点网络，实现高性能、高经济性的下载体验。

### 数据集构建依据
本数据集由Kevin Leffew作为DreamBooth黑客马拉松的示例项目创建。

### 源数据说明
本数据集的源数据均从Unsplash平台获取。

### 许可信息
MIT许可协议

### 致谢
感谢John Whitaker与Lewis Tunstall，他们在https://huggingface.co/dreambooth-hackathon 页面中梳理并阐明了本次黑客马拉松的初始赛事规则。

### 示例训练数据

原始信息汇总

数据集概述

• 名称: bethecloud/golf-courses
• 语言: 英语（BCP-47 en）
• 许可证: MIT
• 多语言性: 单语种
• 注释创建者: 机器生成
• 标签: golf-courses
• 任务类别: 图像分类
• 任务ID: 多标签图像分类

数据集详情

• 描述: 该数据集包含21张来自世界各地高尔夫球场的独特图像，这些图像展示了包括球道、果岭、沙坑、水障碍和俱乐部设施在内的多种场景。图像分辨率高，精心挑选，适合用于机器学习模型的微调。
• 用途: 主要用于Hugging Face Dream Booth hackathon，旨在构建使用Hugging Face transformers库的创新应用程序。
• 数据来源: 图像直接从Unsplash获取。
• 数据结构: 数据集包含21个对象，总大小为GB级别。
• 下载方式: 可通过Decentralized Object Storage (Storj DCS)进行下载，未来计划用于下载超过1TB的大型数据集。

使用指南

• 使用提示: 通过修改实例提示“a photo of golf course”来使用该数据集。

数据集示例

• 数据集包含多种高尔夫球场场景的图像，如球道、果岭等，具体示例图像链接未提供。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算机视觉领域，高质量图像数据集的构建对于模型训练至关重要。该数据集通过从Unsplash平台精心筛选21幅全球各地高尔夫球场的独特图像而构建，涵盖了球道、果岭、沙坑、水障碍及会所设施等多种场景。这些高分辨率图像经过人工挑选，旨在为机器学习模型提供多样化的视觉内容，其构建过程体现了对图像质量和场景覆盖度的严格把控，为后续的模型微调奠定了坚实基础。

特点

该数据集以其视觉多样性和高分辨率特性脱颖而出，每幅图像均展现了高尔夫球场的典型元素，如开阔的球道、精致的果岭以及复杂的障碍设计。图像内容覆盖了不同地理环境和光照条件，确保了数据在视觉表征上的丰富性。作为一个小规模但高度精选的数据集，它特别适用于图像分类、目标检测和图像分割等任务的模型微调，其紧凑的规模便于快速实验与迭代。

使用方法

在机器学习应用中，该数据集主要用于图像分类任务的模型微调。用户可通过修改实例提示为“a photo of golf course”来适配模型输入，直接利用Hugging Face平台或相关代码库加载数据。数据集支持通过去中心化对象存储（Storj DCS）进行高效并行下载，提升了大规模数据访问的性能与经济性。其设计初衷是服务于DreamBooth黑客松的景观类别竞赛，为参与者提供针对高尔夫球场特征识别的专项训练数据。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉领域，高尔夫球场图像识别作为特定场景理解的一个分支，其研究旨在通过机器学习模型精准解析球场内的各类元素，如球道、果岭、沙坑及水障碍等。该数据集由Kevin Leffew于Hugging Face DreamBooth黑客松期间创建，作为景观类别参赛作品，其核心目标在于为图像分类、目标检测及分割任务提供高质量的训练样本。通过从Unsplash平台精选21幅全球各地高尔夫球场的高分辨率图像，数据集不仅展现了视觉多样性，还体现了对边缘计算与去中心化存储技术的初步探索，借助Storj DCS网络提升数据可访问性与鲁棒性，为小规模专业图像集的构建与应用提供了实践案例。

当前挑战

该数据集所针对的高尔夫球场场景理解问题，面临环境元素复杂性与类内差异性的挑战，例如同一类障碍物在不同光照、季节及视角下呈现的形态多变，要求模型具备较强的泛化能力。在构建过程中，数据规模受限是显著瓶颈，仅21幅图像难以覆盖全球球场的地理与设计多样性，可能影响模型训练的充分性；同时，图像依赖Unsplash单一来源，虽保证了视觉质量，但缺乏标准化标注与元数据描述，限制了其在多标签细粒度分类任务中的深度应用。此外，去中心化存储方案的部署尚处实验阶段，其大规模数据并行分发的效率与稳定性仍需验证。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，高尔夫球场图像数据集为图像分类任务提供了专业化的视觉素材。该数据集包含21张来自Unsplash的高分辨率高尔夫球场照片，涵盖了球道、果岭、沙坑等典型场景。其经典使用场景在于作为微调机器学习模型的训练数据，特别是在Hugging Face Dream Booth黑客松的景观类别中，参与者利用这些图像优化模型对高尔夫球场元素的识别能力。通过实例提示词“a photo of golf course”，数据集能够引导模型学习特定领域的视觉特征，从而提升图像分类的准确性和泛化性能。

衍生相关工作

该数据集衍生的经典工作主要集中在Dream Booth黑客松的参赛项目中，参与者利用其微调生成模型，创造出高尔夫球场主题的艺术图像或增强现实内容。相关研究探索了基于小样本学习的图像生成技术，通过结合transformer架构，实现了对高尔夫球场风格的高保真迁移。这些工作进一步推动了去中心化数据存储与机器学习模型的集成，例如利用Storj DCS网络优化大规模数据集的并行下载，为边缘人工智能应用提供了新的范例。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉与体育景观分析领域，高尔夫球场图像数据集正成为微调生成模型的关键资源。该数据集源自Hugging Face DreamBooth黑客松，其前沿应用聚焦于通过少量样本实现高质量图像生成，推动个性化内容创作与场景合成技术的发展。结合去中心化存储方案，数据集的高效分发增强了其在边缘计算环境中的可访问性，为地理空间分析与虚拟现实建模提供了新颖的实验基础。这类研究不仅深化了多标签图像分类的精度，还促进了生成式人工智能在体育娱乐和生态规划中的跨学科融合，体现了数据驱动创新在细分场景中的实践价值。