DEIC Benchmark (Data-Efficient Image Classification Benchmark)
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资源简介：
DEIC 是在图像分类的背景下衡量模型数据效率的基准。它由 6 个数据集组成，每类包含少量训练样本（即 30 < x < 80）。它涵盖了多个图像领域（即自然图像、细粒度识别、医学图像、遥感、手写识别）和数据类型（即 RGB、灰度、多光谱）。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-06-28
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
DEIC Benchmark是一个用于评估图像分类模型数据效率的基准测试工具，包含6个数据集，每类训练样本数量在30至80之间。它覆盖了自然图像、细粒度识别、医学图像、遥感和手写识别等多个领域，支持RGB、灰度和多光谱等数据类型。
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